作業に対する情報の重要度に基づいた画像からの環境情報抽出手法の研究

基于信息对任务重要性的图像环境信息提取方法研究

基本信息

批准号：
17700213
负责人：
道木加絵
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Aichi Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、行動計画に利用できる計算量の変化を考慮に入れた画像からの環境情報抽出方法を確立することを目指し、作業に対する情報の重要度を基に必要な計算量を変化させることが可能な画像からの環境情報抽出手法を構築することが目的である。今年度は、異なる解像度から環境情報を抽出する方法論の具体的な適用例として昨年度構築した環境中の移動ロボットの各位置を推定するための環境情報を抽出するシステムを用い、実環境の位置推定を行う環境情報を抽出した。そして、抽出した環境情報を用いて実環境における自己位置推定システムを構築し、自己位置推定実験を行った。自己位置推定システムでは、抽出した各位置を示す環境情報と入力画像をマッチングすることでロボットの現在位置を推定する。画像マッチングの指標として、本システムでは正規化相関係数を用いている。実験では、移動ロボットの走行速度の変更に応じて画像の解像度を変更した自己位置推定実験を行った。結果として、画像の解像度の変更に頑健な自己位置推定が可能であることが示された。また、環境中の認識位置から移動ロボットの位置をずらした場合の自己位置推定実験を行った。結果として、位置ずれに頑健な自己位置推定が実現可能であることが確認された。これらの研究成果を国際会議1件ならびに国内会議3件で発表した。また、電気学会に論文を1件投稿し、掲載決定となった。

本研究旨在建立一种从图像中提取环境信息的方法，该方法考虑到可用于行动规划的计算量的变化。今年，我们将使用去年构建的一个提取环境信息来估计移动机器人在环境中每个位置的系统，作为从不同分辨率提取环境信息的方法的具体应用示例。来执行此操作。利用提取的环境信息，我们在真实环境中构建了自定位系统并进行了自定位实验。自身位置估计系统通过将提取的指示每个位置的环境信息与输入图像进行匹配来估计机器人的当前位置。该系统使用归一化相关系数作为图像匹配的指标。在实验中，我们进行了自我位置估计实验，其中图像分辨率根据移动机器人行进速度的变化而变化。结果表明，对图像分辨率变化具有鲁棒性的自定位是可能的。当移动机器人的位置偏离其在环境中识别的位置时，我们还进行了自我位置估计实验。结果，确认了对于位置偏差具有鲁棒性的自身位置估计是可能的。这些研究成果在国际会议1次、国内会议3次上发表。我们还向日本电气工程师学会提交了一篇论文，该论文已被接受发表。