動的環境における視覚情報に適応的なパーティクル・フィルタを用いたSLAM手法

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人間型ロボットにより高精細な3次元マップを高速に構築することは非常に挑戦的な課題である。なぜなら、人間型ロボットが歩行をしている限り、足裏と床面との接触の際の振動により視覚映像がぶれるからである。また、人間型ロボットが歩行する環境には、視覚的な特徴が豊富なものから乏しいものまで様々なものの存在が想定される。このような人間型ロボットの歩行による影響を最小限に抑えるために、環境の視覚によるマッピングに関して、任意の画像から3次元データを抽出するタイミングを決定する新たなスケジューリング手法を構築した。これは、人間型ロボットの脚が着地するタイミングを、足部の力覚センサの値の変動から検出し、着地衝撃による振動が収まったタイミングで画像を取得するものである。さらに、Visual odmetry手法を同時に実行することで、ロボットの姿勢の推定を行う。開発した環境マッピング手法を人間型ロボットHRP-2に搭載し実験を行い良好な結果を得た。人間型ロボットを用いた実験を行う中で、ドアを開けるという動作を対象として、人間型ロボットの視覚認識と把持動作を統合する新たな手法を考案した。ドアを開けるには、ドアノブを精度よく認識することが必要であるが、視覚認識では限界があった。この問題を、視覚認識誤差を考慮して把持動作を計画し、ドアノブの検出に力覚センサのデータも用いることにより解決した。これにより、人間型ロボットは、ドアを認識し、近づき、ドアを開けるという一連の動作をオンラインで実行できるようになった。本研究成果は、11.研究成果に示すように、ロボティクスの分野で著名な国内会議で発表するとともに、国際会議で発表予定である。