深層学習を用いた環境設置カメラによる自律移動ロボットの位置推定精度向上―複数カメラでの推定精度検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS5-15

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Improvement of localization of autonomous mobile robot with cameras in the environment based on deep learning - Study on accuracy with multiple cameras

著者名: 佐藤 大樹（愛知工業大学）,道木 加絵（愛知工業大学）,舟洞 佑記（名古屋大学）,道木 慎二（名古屋大学）,鳥井 昭宏（愛知工業大学）,元谷 卓（愛知工業大学）

著者名(英語): Daiki Sato (Aichi Institute of Technology),Kae Doki (Aichi Institute of Technology),Yuki Funabora (Nagoya University),Shinji Doki (Nagoya University),Akihiro Torii (Aichi Institute of Technology),Suguru Mototani (Aichi Institute of Technology)

キーワード: 自己位置推定|自律移動ロボット|深層学習|カメラ画像|Localization|Autonomous Mobile Robot|Deep Learning|Camera Image

要約(日本語): 我々は複数のセンサ情報の選択・統合を行うことで自律移動ロボットの自己位置推定性能のロバスト化と精度向上の実現を目指している。これまでは、ロボット本体に搭載された複数・異種センサから得られる情報のみを選択・統合の対象としていた。これに対し、本研究では環境に設置されたセンサ情報も利用することで自己位置推定性能の更なるロバスト化・精度向上を目指している。この第一歩として、まず初めに環境設置センサとしてカメラを想定し、画像を用いた深層学習によってカメラ位置からのロボットまでの相対位置推定と、相対位置推定結果を用いた環境中の自己位置推定の実現と精度検証を行う。本発表では、本研究で構築した環境中に設置したカメラ画像を用いた深層学習による相対位置推定システムについて述べる。また、環境中に存在する複数台のカメラ画像が相対位置推定精度にどのような影響を与えるかについての実験・考察結果を示す。