Position estimation for autonomous mobile robot based on the reliability of heterogeneous sensors

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本研究では、複数センサの信頼度をパーシステント図から解析し、センサの信頼度を考慮した位置推定手法を開発することを目的としている。当該年度は、3D-Lidarの3次元点群から復元される3次元環境の特長をパーシステントホモロジーにより抽出し、GNSSの位置計測の誤差が発生した状況を判定する手法を開発した。開発した手法では、ホイールオドメトリによるセンサ位置の移動から3次元復元を行ったデータとRTK-GNSS計測位置から3次元復元を行ったデータの特徴量として用いるパーシステント図をベクトル化したパーシステントイメージにより比較することで判定する。屋外実験で取得したデータを利用した検証では、RTK測位のMissFixを判定するときに従来用いられているRatio値による判定よりも精度よく判定することができることを示した。また、3D-Lidarのデータから３次元復元を行う際に判定の誤差となりえる移動物体の点群情報を除去する手法を開発した。開発した手法は、全周囲カメラから計測抽出された人物や車、自転車などの移動物体の領域を3D-Lidarの点群領域から該当する点群データを除去し、静止物体のみの点群データを出力することで、ノイズのない３次元復元を行うことができる手法である。屋外移動ロボットにより計測されたから移動体を除去した静止物体の環境地図を構築することが可能になり、移動物体を除去した点群からメッシュマップを構築し、地表面の安定した経路を生成するアルゴリズムを適用して目標位置までの安定したナビゲーションが行えることを示した。この手法で得られた点群情報はパーシステントホモロジーで判定結果の精度を向上させる効果がある。