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ー推定対象を平面に限定した場合の位置推定精度検証ー

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-9

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Improvement of Localization Accuracy of Autonomous Mobile Robot Using Environmental Camera with Deep Learning - Verification of Localization Accuracy in Case of Estimation of Only 2D Parameters.

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|カメラ画像|深層学習|Localization|Autonomous Mobile Robot|Camera Image|Deep Learning

要約(日本語): 自律移動ロボットにとって、自己位置推定は重要な課題である。従来手法では確率分布間距離による外れ値処理を用いた自律移動ロボットの自己位置推定手法を提案してきた。この手法ではロボットに搭載したセンサのみを利用してきたが、本研究ではロボットの動作環境中のセンサを用い、搭載センサ情報と統合することで自己位置推定の更なるロバスト化を目指す。これまでに移動環境中のセンサとしてカメラを想定し、カメラから見たロボットの相対位置を深層学習を用い推定するシステムを構築し、同システムに対し位置推定を行っていた学習器を、位置推定を行うものと姿勢推定を行うものに分割することで位置推定精度の向上が確認できた。そこで、本発表では屋内自律移動に際し最低限必要である水平面上の位置、姿勢のみを推定するよう学習器の構成を変更した場合の位置推定精度について検証する。