移動ロボットの能動的環境認識のためのセンサ情報融合システム

1.センサデータ構造レーザレンジファインダを用いて地形認識を行い、地形の新しいデータ構造として拡張エレベーションマップを考案した。本マップ構造を用いることにより、移動ロボットの大きさと向きを考慮した経路計画が容易に行うことが可能となった。2.異種センサの融合移動ロボットにおいて内界センサの情報と距離画像情報とを総合的に処理することにより、効率的な自己位置同定手法を構築した。本手法を用いることにより、一種類のセンサを用いるよりも、自己位置の推定精度を向上させることができる。コンピュータシミュレーションにより、自己位置同定手法の有効性を確認した。3.マップマッチング異なった地点における地形情報をマッチングすることにより、地図情報の合成手法および相互の位置関係を決定する手法を考案した。特に、マッチングに必要な特徴点を能動的に探索するアルゴリズムを確立した。この手法は並列的に処理するため、演算処理の短縮化が可能となった。4.実験的検討実験用移動ロボットを用いて、特徴点の抽出手法、マップマッチング手法、自己位置同定手法の検討を行い、その有効性を検証した。

1.センサデータ構造レーザレンジファインダを用いて地形認識を行い、地形の新しいデータ構造として拡張エレベーションマップを考案した。本マップ構造を用いることにより、移動ロボットの大きさと向きを考慮した経路計画が容易に行うことが可能となった。2.異種センサの融合移動ロボットにおいて内界センサの情報と距離画像情報とを総合的に処理することにより、効率的な自己位置同定手法を構築した。本手法を用いることにより、一種類のセンサを用いるよりも、自己位置の推定精度を向上させることができる。コンピュータシミュレーションにより、自己位置同定手法の有効性を確認した。3.マップマッチング異なった地点における地形情報をマッチングすることにより、地図情報の合成手法および相互の位置関係を決定する手法を考案した。特に、マッチングに必要な特徴点を能動的に探索するアルゴリズムを確立した。この手法は並列的に処理するため、演算処理の短縮化が可能となった。4.実験的検討実験用移動ロボットを用いて、特徴点の抽出手法、マップマッチング手法、自己位置同定手法の検討を行い、その有効性を検証した。