抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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震災により倒壊した建物内部や崩落した坑道,洞窟内などの極限環境において,人間や探索犬に代わり走破性能の高い複数の移動ロボットを導入し,内部状態の調査と要救助者の探索,発見を協調的に行うロボットシステムの開発を行っている。倒壊した建物や坑道の内部は,事前に環境構造を得ることが不可能であり,全く未知の環境においてロボットの移動と環境構造の獲得を同時,あるいは逐次的に行う必要がある。この未知環境においてロボットが移動,定位,計測を繰り返す手法は,SLAM(Simultaneous localization and mapping)と呼ばれ,現在精力的に研究が行われている。SLAMにおいて高精度な環境地図を構築するには,移動ロボットには以下の2つのサブシステムが必要となる。(1)高精度な自己位置同定サブシステム,(2)高精度な環境計測サブシステム。(1)については,従来提案されているオドメトリベースの自己位置同定手法では,特に凹凸面や高低差のある環境での精度が低く,また,観測履歴を元に逐次的に自己位置を同定する一般的なSLAMシステムでは特徴的なランドマークの必要性,観測誤差の蓄積などの問題がある。さらに,GPSによる位置同定は使用可能な環境が限られており,例えば屋内環境では使用することができない。一方,(2)については,費用・精度の面からレーザレンジファインダを用いたシステムが近年多用されている。我々はこれまでに,移動ロボットの高精度な位置同定手法として,群ロボットによる協調ポジショニングシステム(Cooperative Positioning System,CPS)を提案している。このシステムは,レーザによる相対位置計測システムを搭載した複数の移動ロボットを協調的に動作させ,全くの未知,不整地環境でも従来の内界センサとは比較にならない高精度の位置同定を実現するものである。また,我々はこれまでに,本手法とロボット搭載型レーザ計測装置を組み合わせることで,通常異なる位置から計測されたレンジデータの位置合わせに不可欠なICP法などの後処理,或いは密な測定を必ずしも必要とせず,またGPSが利用困難な環境でも高精度な環境地図の作成が可能な,CPSを利用した移動ロボット群によるSLAM(CPS-SLAM)を提案した。...(著者抄録)
