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J-GLOBAL ID：201702217970063428   整理番号：17A1832853

追加SLAMデバイスを用いたロボットナビゲーション

著者 (3件)： 石川涼一 (東大 生産技研) ,  大石岳史 (東大 生産技研) ,  池内克史 (Microsoft Res. Asia)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： DCC-17  ページ： Vol.2017-DCC-17,No.21,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2017年11月01日 
JST資料番号： U0451A  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： 本稿では,ロボットに取り付けられた外部SLAMデバイスを用いたロボットナビゲーション技術を提案する。そのために必要となるロボット-デバイス間のキャリブレーションにおいて,必要な動きや情報を明らかにしたうえで計算方法を示す。加えてロボットの形状と外界の情報を用いたオンラインでのポジション修正手法を提案する。本稿ではまずセンサとロボットの間のキャリブレーション方法を二つ示す。一つは未知のパラメータを,デバイスが取り付けられたロボットフレームの二方向の回転遷移から解く方法である。もう一つはロボットフレームがroll軸,pitch軸周りに回転する機構を持たない場合のための,水平方向のロボットの動きとセンサの位置を用いたキャリブレーション手法である。オンラインでのポジション修正手法では,ロボットとデバイスの相対位置姿勢をデバイス,ロボット,外界情報の整合性が合うように調整する。提案するオンライン修正では床の法線ベクトルを用いている。我々の手法は様々な種類のロボットに簡単に用いることができることであり,オフラインのキャリブレーションとオンラインの修正で,デバイスの取り付けが簡易的でも十分な精度のローカリゼーションが可能である。実験では二つのオフラインキャリブレーションによるパラメータの確認を行い,オンラインの修正手法の有効性を,ロボットの激しい動きの間のローカライズされた位置の誤差を見ることで示す。その後SLAM deviceを用いたナビゲーション手法のデモンストレーションを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： 位置測定 ,  *移動 ,  *移動ロボット ,  キャリブレーション ,  *計算理論 ,  センサ ,  回転遷移 ,  回線接続 ,  改変
準シソーラス用語： SLAM【移動ロボット】 ,  オンライン ,  *ナビゲーション【ロボット】 ,  ローカリゼーション ,  ロボットナビゲーション

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (21件)：

• Endres, F., Hess, J., Sturm, J., Cremers, D. and Burgard, W.: 3-D mapping with an RGB-D camera, IEEE Transactions on Robotics, Vol. 30, No. 1, pp. 177-187 (2014).
• Engel, J., Sch?ps, T. and Cremers, D.: LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM, European Conference on Computer Vision, Springer, pp. 834-849 (2014).
• Fassi, I. and Legnani, G.: Hand to sensor calibration: A geometrical interpretation of the matrix equation AX=XB, Journal of Field Robotics, Vol. 22, No. 9, pp. 497-506 (2005).
• Fox, D., Burgard, W., Dellaert, F. and Thrun, S.: Monte carlo localization: Efficient position estimation for mobile robots, AAAI/IAAI, Vol. 1999, No. 343-349, pp. 2-2 (1999).
• Fox, D., Burgard, W. and Thrun, S.: The dynamic window approach to collision avoidance, IEEE Robotics & Automation Magazine, Vol. 4, No. 1, pp. 23-33 (1997).

タイトルに関連する用語 (2件)： SLAM ,  ロボットナビゲーション