自己位置推定技術とロボット技術を活用した建築環境把握システムの開発および実証実験

利用自位置估计技术和机器人技术的建筑环境理解系统开发与演示实验

基本信息

批准号：
21K04376
负责人：
仁田佳宏
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Ashikaga University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04376/
关键词：
UGV 環境計測温度分布 MEMSセンサ SLAM ロボット点群データ

项目摘要

本年度は2年目となることから、1年目の大学構内における計測実験結果などから得た知見を基に整理を行った様々な問題点や課題点に対処することにより、実用性および利便性の高いシステムとなるように改良を行っている。まず、より使いやすいUGVのためのナビゲーションアルゴリズムの提案を目的として、SLAMによらないARマーカーとLiDARによる自律走行のためのナビゲーションアルゴリズムを開発している。開発したナビゲーションアルゴリズムは、ARマーカーによりUGVに様々な指示を与えることができ、LiDARによる計測結果を用いることで、壁面に沿った直進走行を行うことができる。提案したナビゲーションアルゴリズムの有用性については、実証実験により確認している。次に、建物屋内の現況を把握する目的で、深度カメラとVisual SLAMを用いて３次元点群モデルを作成できるシステムを開発し、校舎内を対象とした実証実験により、有用性を確認している。最後に、対象物の高さに応じたバルーンの高度調節の自動化について検討を行っている。検討では、まずバルーンの浮力を利用する方法とバルーン部分を飛行船に置き換え、自律移動させる方法の2つを検討し、バルーンの浮力を利用した方がバルーン内のヘリウムによる楊重荷重を有効に利用できることを確認している。また、バルーンの係留索の自動調整についても検討を行っているが、自動繰り出し装置の作成にはまだ至っていない。本年度の成果の一部は、建設ロボットシンポジウムにて、「SLAMを活用した温度計測」という題名で学会発表を行っている。

今年是第二年，我们将根据第一年在大学校园的测量实验结果中获得的知识，通过解决各种问题和问题，提高实用性和便利性，以创建高性能的系统。。首先，为了提出一种更易于使用的 UGV 导航算法，我们正在开发一种使用 AR 标记和不依赖 SLAM 的 LiDAR 的自动驾驶导航算法。开发的导航算法可以使用AR标记向UGV发出各种指令，并利用LiDAR的测量结果，它可以沿着墙壁直线行驶。所提出的导航算法的实用性已通过演示实验得到证实。接下来，为了了解建筑物内部的现状，我们开发了一种可以使用深度相机和视觉SLAM创建3D点云模型的系统，并通过教学楼内部的演示实验证实了其有用性。最后，我们正在考虑根据物体的高度自动调整气球的高度。在研究中，我们首先考虑了两种方法：利用气球的浮力，以及用飞艇代替气球并自主移动。我们发现，利用气球的浮力可以更有效地利用氦气带来的重量我们正在确认这是可能的。我们也在考虑自动调节气球的系泊绳，但我们还没有制造出自动卷绕装置。今年的部分成果在建筑机器人研讨会上题为“使用 SLAM 进行温度测量”的学术会议上进行了展示。