自律移動ロボットを用いた人流計測のための探索経路生成

下里浩昇; 片山晋; 浦野健太; 米澤拓郎; 河口信夫; 河口信夫

文献

J-GLOBAL ID：202402213146988560 整理番号：24A2451039

自律移動ロボットを用いた人流計測のための探索経路生成

Search Path Generation for Human Flow Measurement Using Autonomous Mobile Robot

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資料名：
巻： 65 号： 10 ページ： 1511-1522 (WEB ONLY) 発行年： 2024年10月15日
JST資料番号： U0452A ISSN： 1882-7764 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

人流データの収集は,交通流の改善や公共空間の人流最適化,混雑緩和による災害対策,効果的な避難計画策定,消費者行動分析の観点から重要な役割を果たしている.人流データは,監視カメラや赤外線センサなどの固定センサを使用して収集される.これら固定センサの課題として,センサが未設置のエリアの計測は困難であり,また,カメラやLiDARなどの視覚センサを用いる場合は,人やものの重なりによるオクルージョンが計測誤差を生じさせることがあげられる.本研究ではこれらの課題の解決策として,自律移動ロボットを用いた人流データの収集について考える.自律移動ロボットで人流計測するためには,自律移動ロボット搭載のセンサで人流データの抽出やエリアの探索経路の生成,複数ロボットやセンサなどとの協調などの課題が存在する.本稿では,人流データ抽出とエリア探索経路の生成に着目し,3次元LiDARから得られる点群より人流データを抽出するモジュールの開発と,エリアの計測状況や人の重なりに応じた探索経路アルゴリズムの開発を行った.3DシミュレータのGazeboを用いて人流抽出モジュールの評価をしたところ,約75%の人数計測精度で計測可能で,平均位置誤差は約27cmで抽出が可能だと分かった.またエリアの探索経路を生成するためのモジュールを実装し,人の滞留を模倣したシミュレーション環境内で,一般的な網羅探索アルゴリズムであるCoverage Path Planning(CPP)との比較結果から,提案手法がCPPよりも移動距離を短く抑え計測ができることが分かった.(著者抄録)

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ロボットの運動・制御 , 人工知能 , 市場調査,広告

引用文献 (33件)：

国土交通省:人流データの流通環境整備利活用拡大支援事業,国土交通省(オンライン),入手先 (https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/tochi_fudousan_kensetsugyo_tk17_000001_00003.html(参照 ) 2023-11-15).
キャノン株式会社:映像解析ソフトウェア CrowdPeopleCounter,キャノン株式会社(オンライン),入手先 (https://canon.jp/business/solution/networkcamera/lineup/analysis/people-counter/pro)(参照 2023-04).
Kobayashi, H., Kinugawa, M., Suenaga, T. and Chiba, S.: Identifiable People Tracking System Using Wi-Fi Probe packet, 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), pp.1-2 (online), DOI: 10.1109/ICCE46568.2020.9042977 (2020).
Nagata, Y., Yonezawa, T. and Kawaguchi, N.: Person-Flow Estimation with Preserving Privacy using Multiple 3D People Counters, International Summit Smart City 360°,Springer, pp.615-634 (2020).
JR 東日本 KDDI:新たな分散型まちづくり「空間自在プロジェクト」,JR東日本 × KDDI(オンライン),入手先(https://kukanjizai.com/) (参照 2023-05).

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