空間に分散配置された知的デバイスによる環境情報の構造化

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本研究は、環境に多数のセンサを埋め込み、観測した情報を基にアクチュエータを介して人間に物理的・情報的支援を行う「知能化空間」に関するものである。本年度は、前年度に行った観測基盤の構築においてさらなる検討が必要となった要素に関して研究を行うとともに、実システムを構築し提案フレームワークの検証を行った。・レーザレンジファインダ(LRF)によるモデルベーストラッキング知能化空間の最も基本的な情報である位置情報の精度を向上させるため、LRFを用いたモデルベースのトラッキング手法の研究を行った。パーティクルフィルタを用いた物体中心位置推定手法を提案するとともに、いくつかのターゲット形状に関し中心位置計測結果の比較を行った。さらに、パンユニットを併用することでLRFの計測角度分解能を向上させる手法を提案し、遠方においてデータ点が減少することによって推定精度・確度が低下する問題を解決できること、近距離・中距離推定においても測定点の増加により推定結果が改善できることを実験によって示した。・知能化空間フレームワークの検証のための実システムの構築-建築現場への知能化空間の適用これまでに提案してきた知能化空間を構築するためのフレームワークを検証するため、建築現場における位置情報の提供を主なサービスとして実システムの構築を行った。本システムは産業技術総合研究所が開発を行っているRTミドルウエアOpenRTM-aistを用いて、本研究課題で提案してきた知能化空間フレームワークに基づいて構築されている。これにより、複数のLRFを利用することによる位置計測精度の向上や、複数位置を同時に計測することによる作業の効率化を実現した。実システムの構築を通して、新たな環境にも容易に知能化空間を構築できること、また一度構築したシステム構成の変更が行いやすいことなど、提案フレームワークの有効性を示した。