ヘッドレスパーソナルモビリティの自律移動と制御

无头个人移动的自主运动和控制

基本信息

批准号：
22K12214
负责人：
大石修士
金额：
$ 2.66万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12214/
关键词：
Localization VPS パーソナルモビリティ自律移動 HRI

项目摘要

本年度は，ヘッドレスパーソナルモビリティの自動運転に向けて地図生成や位置推定などの要素技術を開発した．特に，安定した自己位置推定のため，単眼カメラとIMUを利用した頑健なVisual localization手法の開発に注力した．本研究では，色付き3次元点群やメッシュモデルに対し単眼カメラ画像を照合し6自由度位置姿勢を求めるDirect visual localizationの開発に取り組んでいる．現在広く用いられているIndirect法では自己位置同定専用の地図(特徴点地図)を必要とするが，本研究で取り組むDirect法は一般的な色付き3次元地図が利用でき汎用性が高い．しかし，これまでに開発したLocalization手法では，高精度な自己位置が推定可能なものの，一時的な失敗による自己位置同定の中断や，高頻度な画像照合による演算コストが問題となっていた．そこで，単眼カメラに加えIMUを利用することで，位置同定の頑健性向上，演算の軽量化を実現した．具体的には，カメラ画像による大域位置同定と並行して，IMUを用いて自己(相対)運動を推定し，大域位置同定結果と融合することで最終位置姿勢を得る．これにより，一時的な大域位置同定の失敗による破綻の抑制や，画像照合の頻度低減による演算の大幅な軽量化を図っている．カメラとIMUはスマートフォン・スマートグラスにも標準搭載されている一般的なセンサであり，搭乗者所有の端末をセンサとして利用した自己位置同定・自動運転の実現に向け開発を継続する．

今年，我们开发了无头个人移动自动驾驶的地图生成和位置估计等基本技术。特别是，我们专注于开发一种鲁棒的视觉定位方法，使用单目相机和 IMU 来实现稳定的自定位。在这项研究中，我们正在开发直接视觉定位，它将单目相机图像与彩色 3D 点云和网格模型进行匹配，以找到 6 自由度位置和方向。目前广泛使用的间接方法需要专用的地图进行自定位（特征点地图），但本研究中使用的直接方法可以使用通用的彩色3D地图，通用性很强。然而，尽管迄今为止开发的定位方法可以高精度地估计自定位，但存在由于临时故障而导致自定位中断的问题以及由于频繁的图像匹配而导致的计算成本。因此，通过在单目相机之外使用IMU，我们提高了位置识别的鲁棒性并减少了计算量。具体来说，与使用相机图像进行全局位置识别的同时，使用IMU估计自身（相对）运动，并通过将其与全局位置识别结果融合来获得最终位置和方向。因此，我们能够抑制由于临时全局位置识别失败而导致的失败，并通过降低图像匹配的频率来显着减少所需的计算量。摄像头和IMU是智能手机和智能眼镜标配的常见传感器，我们将继续开发它们，以利用乘客拥有的设备作为传感器来实现自我定位和自动驾驶。