都市構造の地図表現に基づくロボットの目的に応じた自律移動

基于城市结构地图表示的机器人根据目的自主运动

• 批准号: 19J22783
• 负责人: 新島 駿
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J22783/
• 关键词: 市街地自律移動; 地上走行ロボット; SLAM; 深層強化学習; 動作生成; 市街地３次元地図構築; ハイブリッドマップ; 広域リアルタイム自律走行; モデルベース行動計画; ロボット自律移動; 都市部３次元地図生成; GeoAIデータプラットフォーム; 都市部経路計画; 人混み回避

市街地でのロボットの自律移動を目指して，１）電子地図の建物情報に基づいた大規模な市街地３次元地図構築と２）深層強化学習を用いた雑踏におけるすれ違い動作獲得の２つの研究内容に取り組んだことで従来手法では実現困難な正確かつ広範囲な３次元地図の構築を実現し市街地の広範囲な移動を実現している．具体的には従来手法を用いた場合１kmの走行経路に対して最大100m以上生じる誤差を1m程度まで減少し，従来の地図構築手法に比べて高い性能が得られている．また，新たに構築した３次元地図は電子地図に重ねて表示することができるため，従来の幾何的情報のみではなく，横断歩道や建物位置など市街地の都市構造を付加することが可能となる．重ねて，すれ違い動作の獲得によって，市街地や雑踏などの人が多く存在する環境で従来では頻繁に停止を繰り返していたロボットが停止することなくスムーズに人とすれ違いながら移動することに成功した．具体的には従来手法で成功率が最大６割のすれ違いシミュレーションにおいて９割の成功率を達成している．また，上述した研究課程では新規アルゴリズムの提案のみならず実際の市街地環境での実証実験を通してその有効性の確認を行っている．また，上述した２つの成果はそれぞれ，学術誌に投稿され採択されている．本研究は市街地を自在に自律移動可能な移動ロボットを目指し，当該年度において研究した効率的な環境地図構築手法や動作生成手法，昨年度までに研究を重ねた市街地自律走行手法を提案してきた．これらの成果はすべて実環境での実証実験を通じて性能を確認し，多様な環境での自律走行にも成功している．よって本研究は市街地を自律移動するロボットの技術発展に貢献したものである．

为了让机器人在城市地区自主移动，我们正在开展两个研究课题：1）基于电子地图中的建筑信息构建大规模3D城市地图，2）利用深度强化学习获取拥挤街道中的通行动作这使得构建传统方法难以实现的精确且大范围的3D地图成为可能，并允许在城市地区进行大范围的移动。具体来说，当使用传统方法时，1公里行驶路线可能出现的高达100m或更多的误差被减少到约1m，实现了比传统地图构建方法更高的性能。此外，新构建的3D地图可以显示在电子地图上，不仅可以添加传统的几何信息，还可以添加城市的城市结构，例如人行横道和建筑物位置。此外，通过获得通过人的能力，以前必须反复停车的机器人能够在城市或拥挤的地方等人多的环境中，在通过人时平稳移动，无需停车。具体来说，我们在模拟互相超越方面取得了90%的成功率，而传统方法的成功率高达60%。此外，在上述研究过程中，我们不仅提出了新的算法，而且还通过在实际城市环境中的演示实验来证实其有效性。此外，上述两项成果均已投稿至学术期刊并被接受。本研究旨在打造一款能够在城市地区自由自主移动的移动机器人，并提出了本财年研究的高效环境地图构建方法和运动生成方法，以及上财年研究的城市自动驾驶方法。去年。所有这些成果的性能均已通过真实环境中的演示实验得到证实，并已在多种环境下成功实现了自动驾驶。因此，这项研究有助于在城市地区自主移动的机器人的技术发展。

项目成果

Semi-Automatic Town-Scale 3D Mapping Using Building Information From Publicly Available Maps

使用公开地图中的建筑信息进行半自动城镇规模 3D 绘图

• DOI: 10.1109/access.2022.3150387
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 3.9
• 作者: Niijima Shun;Umeyama Ryusuke;Sasaki Yoko;Mizoguchi Hiroshi
• 通讯作者: Mizoguchi Hiroshi

Semi-Automatic Town-Scale 3D Mapping Using Building Information From Publicly Available Maps

使用公开地图中的建筑信息进行半自动城镇规模 3D 绘图

• DOI: 10.1109/access.2022.3150387
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 3.9
• 作者: Niijima Shun;Umeyama Ryusuke;Sasaki Yoko;Mizoguchi Hiroshi
• 通讯作者: Mizoguchi Hiroshi

動作を伴う移動ロボット行動計画のためのアクションノードグラフ設計

移动机器人动作规划的动作节点图设计

• 发表时间: 2021
• 作者: 梅山 隆介; 新島 駿; 佐々木 洋子; 竹村 裕
• 通讯作者: 竹村 裕

動作を伴う移動ロボット行動計画のためのアクションノードグラフ設計

移动机器人动作规划的动作节点图设计

• 发表时间: 2021
• 作者: 梅山 隆介; 新島 駿; 佐々木 洋子; 竹村 裕
• 通讯作者: 竹村 裕

City-Scale Grid-Topological Hybrid Maps for Autonomous Mobile Robot Navigation in Urban Area

用于城市地区自主移动机器人导航的城市规模网格拓扑混合地图

• 发表时间: 2020
• 作者: Shun Niijima; Ryusuke Umeyama; Yoko Sasaki;Hiroshi Mizoguchi
• 通讯作者: Hiroshi Mizoguchi