移動ロボットのための非均質な環境表現法と、能動視覚によるその獲得戦略の研究

移动机器人非均匀环境表征方法及主动视觉采集策略研究

• 批准号: 07750292
• 负责人: 三浦 純
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07750292/
• 关键词: 環境記述; 情報統合; 移動ロボット; 不確かさ; ステレオ視覚

視覚を持つ移動ロボットにおいては,視覚認識のコストが一般に多大であるので,行動に必要な情報だけを,観測位置や視線を能動的に制御しながら,効率よく獲得することが望ましい.また,領域の重要度に応じて記述の疎密を制御し,必要な部分の処理に重点をおくことが望ましい.この目的のもとで,本研究では,購入したワークステーションを用いて,以下の手法を研究した.ステレオ視覚によって得られたデータから空間を障害物,自由空間,どちらか不明な領域に分類する.移動ロボットの目的地を考慮して,不明な領域のうち再観測すべき領域を決定し,カメラの視線とズ-ムを制御して新たなデータを取得し,いままでのデータに統合する手法を研究した.移動ロボットが動きながら獲得した多視点ステレオデータを,動きの不確かさとステレオデータの不確かさを考慮しながら統合することにより,障害物領域を信頼性よく抽出する手法を開発した.さらに,ロボットの行動(障害物間をすり抜けて目的地へ到達する)に必要な環境の領域(通り抜けられるかどうかが不明な領域)についてのみ,データの獲得・統合処理を行うことにより,環境認識を高速化する手法について検討した.以上の手法について,実際の移動ロボットを用いて基礎実験を行い,その有効性を確認した.

See 覚 を hold つ mobile ロ ボ ッ ト に お い て は, apparent 覚 know の コ ス ト が general に how で あ る の で, action に な necessary information だ け を, 観 measuring location や sight を motile に suppression し な が ら, sharper rate よ く get す る こ と が hope ま し い. ま た, field の importance に 応 じ て account の 疎 dense を royal し, necessary part な の 処 Richard に key を お Looking く こ と が ま し い. こ の purpose の も と で, this study で は, buy し た ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン を with い て, the following の gimmick を research し た. ス テ レ オ apparent 覚 に よ っ て must ら れ た デ ー タ か ら を handicap of space, free space, ど ち ら か unknown に な field classification す る. Mobile ロ ボ ッ ト の destination を consider し て, unknown な field の う ち to 観 measure す べ を decided し き areas, カ メ ラ の sight と ズ - ム を suppression し て new た な デ ー タ を し, い ま ま で の デ ー タ に integration す る gimmick を research し た. Mobile ロ ボ ッ ト が dynamic き な が ら get し た multi-view ス テ レ オ デ ー タ を, dynamic き の uncertain か さ と ス テ レ オ デ ー タ の uncertain か さ を consider し な が ら integration す る こ と に よ り, handicap of content areas を letter 頼 sex よ く spare す る gimmick を open 発 し た. さ ら に, ロ ボ ッ ト の action (handicap of between content を す り sorting け て arrive destination へ す る) に Necessary な environmental の field (り sorting け ら れ る か ど う か が unknown な) に つ い て の み, デ ー タ の gain, integrative 処 Richard を line う こ と に よ り, high speed environment know を す る gimmick に つ い て beg し 検 た. The above-mentioned <s:1> technique に に に て て て, actual <s:1> movement ロボットを, using the basic experience of <s:1> て を を to perform を,そ に effectiveness を to confirm た.

项目成果

滝沢穂高: "注視-ズ-ムを用いた自律移動ロボットのための3Dシーン記述の選択的精密化" 日本ロボット学会誌. 13. 963-970 (1995)

Hotaka Takizawa：“使用凝视缩放对自主移动机器人的 3D 场景描述进行选择性细化”日本机器人学会杂志 13. 963-970 (1995)。