自律移動ロボットによる未知環境の探索手法の研究

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移動ロボットによる未知環境の探索行動は基本的に、(1)センサによる周囲の観察、(2)地図の生成と拡張、(3)移動計画の策定、(4)移動の実行、を繰り返し行うことで実現される。この様なロボットの行動を実現するため、本研究では、次の各テーマについて研究を進めた。(1)移動ロボットに搭載可能で実時間処理可能な環境センサとして、テレビカメラによる受動型光学センサと、半導体レーザを用いた能動型の光センサ、および、超音波による環境センサの開発を行った。(2)移動ロボットが未知の環境を自己の持つセンサに従って動き回りつつ地図を作成してゆくための、探索アルゴリズムの構築を行った。本探索アルゴリズムは、グリッド地図およびベクトル地図と呼ばれる2種類の地図を用いること、および、用いるセンサに応じて移動計画を策定すること、を特徴とする。このアルゴリズムを上記センサを有する実際の実験用ロボット上に実現した。(3)本研究で開発した探索手法を、本研究グループが有する実際の実験用ロボット「山彦」に乗せて動作させる実験を行った。ロボットが探索する環境としては、数十平方メートルの室内で、机、椅子、その他の家具などの障害物が置かれているものを用いた。この実験結果について、センサ系と移動系の誤差の融合の点などを中心に探索手法の評価を行い、また、センサの違いによる誤差の現れ方、リアルタイム性などについて検討した。本研究により、未知の場所でロボットが自律的に働く際に必要となる基本的な「学習と行動」の能力の一部が実現されたと考えている。