環境形状情報の空間周波数解析に基づく移動ロボットの地図生成と大域的自己位置推定

基于环境形状信息空间频率分析的移动机器人地图生成与全局自身位置估计

基本信息

批准号：
13J01761
负责人：
阪東茂
金额：
$ 1.77万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013-04-01 至 2015-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J01761/
关键词：
移動ロボット大域的自己位置推定空間周波数解析 3次元形状

项目摘要

従来、移動ロボットの地図作成と自己位置推定は、環境の部分的な形状の特徴を用いており、累積誤差の軽減や計算効率の向上が困難だった。本研究は、3次元形状情報の空間周波数解析に基づく、地図情報記述法の開発と、その地図情報を利用した移動ロボットによる大域的な自己位置推定手法を開発し、精度向上と計算コスト削減を目的とする。本研究は、屋内外の実環境で動作する移動ロボット上に提案するシステムを実現することを最終目的とし、次の5つの段階に分けて研究を進める。【Step1】環境の2次元形状情報の空間周波数成分の分析に基づく特徴量の記述方法を明らかにする。【Step2】Step1で定式化した特徴量を用いた大域的な自己位置推定手法を移動ロボット上に実装し、屋内外の環境で提案手法の有用性を示す。【Step3】Step2の具体的な実験結果を基に、空間周波数解析における誤差要因を明らかにし、必要ならば対策や改良を行う。【Step4】Step1～3で得た知見を基に、形状特徴の表現法を3次元形状情報へ拡張する。【Step5】屋内外を3次元的に移動するロボットに、提案手法を実装し、筑波大学構内(周回路約5.3km)の実験環境において、大域的な自己位置推定の精度や誤差の特性を調査し、屋内外で提案手法が十分実用的な位置推定精度を有することを示す。当該年度では、Step4,5を実施し、国内査読付シンポジウム(第20回ロボティクスシンポジア)へ研究成果を報告し、これまでに得られた知見を、移動ロボットの誘拐問題に対する新たな取り組みとして査読付き邦文および英文学術雑誌への投稿を準備中である。

传统上，移动机器人的映射和自定位估计使用了部分形状环境的特征，因此很难降低累积错误并提高计算效率。这项研究旨在根据三维形状信息的空间频率分析开发地图信息描述方法，并使用利用地图信息的移动机器人开发全球自位估算方法，提高准确性并降低计算成本。这项研究的最终目的是实现在室内和室外真实环境中运行的移动机器人提出的系统，该研究将在五个阶段进行：[步骤1]一种基于对环境二维形状信息的空间频率成分的分析来描述特征的方法。 [步骤2]在移动机器人上实现了使用步骤1中提出的特征的全局自我站点估计方法，并且在室内和室外环境中显示了所提出方法的有用性。 [步骤3]基于步骤2的具体实验结果，将阐明空间频率分析中的误差因子，并在必要时进行措施和改进。 [步骤4]基于步骤1至3中获得的发现，表达形状特征的方法扩展到3D形状信息。 [步骤5]提出的方法是在一个机器人上实施的，该机器人在室内和室外进行三维移动，全球自我站点估计的准确性和错误的特征在Tsukuba大学内的实验环境中进行了研究（大约5.3 km），我们表明该建议的方法具有足够的实际位置估计准确性的，并且具有足够的位置估计，并且可以估算出室内和局外。在这个财政年度，举行了第4和第5步，以报告由国内同行评审的研讨会（第20次机器人专题讨论会）进行的研究结果，到目前为止，已准备好获得的调查结果已准备好接受同行评审的日本和英国文学杂志，作为新闻，以应对移动机器人绑架的新倡议。