抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では多様な傾斜や凹凸を多く含む,整地されてない環境での走路判別方法を提案した。レーザ距離計(LRF)情報から局所近似平面を用いた複数の特徴量を抽出し,局所領域の走行可能性の判定を行い,その判定に基づき走路・分岐の存在する環境下で走行可能な方向を抽出し,ナビゲーションを可能にする方法を提案した。本報では無人車両(UGV)の走行可能性が区別しにくい不整地環境下での線形SVM(Support Vector Machine)による走路判別と,判別結果をもとに走行可能な進行方向の抽出方法を提案した。これにより得た主な知見を次に示した。1)実験結果から,特徴量を増加させることで不整地環境での走路の判別性能を向上させること,2)特徴量を5つ用いることで80%の判別精度を持つ分離超平面を得たこと,3)走路判別結果を用いてUGVの走行方向の候補を抽出する手法を提案したこと,4)シミュレータ内での走行評価でより走行性能を向上させたこと。今後の展望としては実環境下でのUGVを用いた提案手法の評価と検証が課題となる。