移動ロボットの能動的環境認識のためのセンサ情報融合システム

移动机器人主动环境识别的传感器信息融合系统

• 批准号: 06750486
• 负责人: 久保田 孝
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Institute of Space and Astronautical Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06750486/
• 关键词: 移動ロボット; センサ融合; 距離画像; 経路計画; 自己位置同定; マップマッチング

1.センサデータ構造レーザレンジファインダを用いて地形認識を行い、地形の新しいデータ構造として拡張エレベーションマップを考案した。本マップ構造を用いることにより、移動ロボットの大きさと向きを考慮した経路計画が容易に行うことが可能となった。2.異種センサの融合移動ロボットにおいて内界センサの情報と距離画像情報とを総合的に処理することにより、効率的な自己位置同定手法を構築した。本手法を用いることにより、一種類のセンサを用いるよりも、自己位置の推定精度を向上させることができる。コンピュータシミュレーションにより、自己位置同定手法の有効性を確認した。3.マップマッチング異なった地点における地形情報をマッチングすることにより、地図情報の合成手法および相互の位置関係を決定する手法を考案した。特に、マッチングに必要な特徴点を能動的に探索するアルゴリズムを確立した。この手法は並列的に処理するため、演算処理の短縮化が可能となった。4.実験的検討実験用移動ロボットを用いて、特徴点の抽出手法、マップマッチング手法、自己位置同定手法の検討を行い、その有効性を検証した。

1.传感器数据结构我们使用激光测距仪进行地形识别，并设计了扩展的高程图作为地形的新数据结构。通过使用这种地图结构，现在可以轻松地规划一条考虑到移动机器人的尺寸和方向的路线。 2.不同类型传感器的集成我们通过综合处理内部传感器信息和距离图像信息，构建了一种高效的移动机器人自定位方法。通过使用该方法，可以比使用一种类型的传感器更高地提高自身位置的估计精度。通过计算机仿真验证了自定位方法的有效性。 3.地图匹配我们设计了一种合成地图信息并通过匹配不同点的地形信息来确定相互位置关系的方法。特别是，我们建立了一种主动搜索匹配所需特征点的算法。由于该方法是并行处理的，因此可以缩短计算过程。 4.实验研究利用实验移动机器人，研究了特征点提取方法、地图匹配方法和自定位方法，并验证了它们的有效性。

项目成果

Nakatani,Kubota,Yoshimitsu: "Path Planning for Planetary Rover using Extended Elevation Map" Proc.of Int.Sympo.on AI,Robotics and Automation in Space. 1. 87-90 (1994)

Nakatani、Kubota、Yoshimitsu：“使用扩展高程图进行行星漫游器的路径规划”Proc.of Int.Sympo.on AI、机器人和空间自动化。

久保田,中谷,吉光: "侵入可能確率分布を用いた惑星ロ-バの経路計画" 第12回日本ロボット学会学術講演会予稿集. 12-2. 745-746 (1994)

Kubota、Nakatani、Yoshimitsu：“利用入侵概率分布规划行星漫游者的路径”日本机器人学会第 12 届年会记录 12-2（1994 年）。