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J-GLOBAL ID：202302215438882068   整理番号：23A1123446

段差知覚へ向けたGrowing Neural Gasに基づく3次元不整地環境の学習

Growing Neural Gas based 3D Terrain Environment Learning for Step Perception

著者 (3件)： 小笹航輝 (岡山大 工) ,  戸田雄一郎 (岡山大 工) ,  松野隆幸 (岡山大 工)
資料名： ロボティクスシンポジア予稿集  (ロボティクスシンポジア講演論文集)
巻： 28th  ページ： 114-117  発行年： 2023年03月15日 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・自律移動ロボットは,自己位置同定,障害物検出,不整地における経路計画などのタスクの遂行が求められるため,作業空間に対応した異なる分解能の環境地図の構築が重要。
・ロボットの自律移動には環境認識だけでなく段差を含む不整地における経路計画も欠かせず,走行可能な段差を判別する3次元空間知覚システムとそれを用いた経路計画が必要。
・教師なし学習の一つであるGrowing Neural Gas(GNG)に基づき,3次元点群データからトポロジカル環境マップを構築する方法を提案。
・提案方法は,ロボットの走行可能性と高さ情報の位相構造を同時に学習し,トポロジカルマップを構築することが可能であり,ロボットに応じて経路情報から段差を把握可能。

シソーラス用語： *高さ ,  立体知覚 ,  不整地 ,  教師なし学習 ,  移動ロボット ,  自律ロボット ,  *認識 ,  *経路探索 ,  トラフィカビリティ ,  空間知覚 ,  構造 ,  自律移動ロボット ,  *段差
準シソーラス用語： 3次元知覚 ,  位相構造 ,  *環境認識 ,  *経路計画 ,  走行可能性

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (9件)：

• 木村茂,et al,′′傾斜平面ステレオによる走行可能路面と障害物の検出′′,日本ロボット学会誌,23.2(2005),pp.205-212.
• 江口純司,尾崎功一,′′三次元測域センサを用いた走行可能領域の抽出-一般市街地における自律移動ロボットの開発′′,計測自動制御学会論文集,52.3(2016),pp.152-159.
• 友納正裕,原祥尭,′′3D点群地図における走行可能性判定のための段差検出′′,27th Robotic Symposia,(2022),pp.94-100.
• Yuichiro Toda, Koki Ozasa, Takayuki Matsuno, ′′Growing Neural Gas based Navigation System in Unknown Terrain Environment for an Autonomous Mobile Robot′′ Artificial Life and Robotics, (accepted).
• B. Fritzke, ′′A Growing Neural Gas Network Learns Topologies,′′, Advances in Neural Information Processing Systems 7. MIT Press, (1995), pp.625-632.

タイトルに関連する用語 (6件)： 段差 ,  知覚 ,  3次元 ,  不整地 ,  環境 ,  学習