SURF特徴量とQ学習を用いた自律移動ロボットのためのランドマーク検出手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-8

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): The Landmark Detection Method using Speed Up Robust Features and Q-Learning for an Autonomous Mobile Robot

著者名: 曽我 健太(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Kenta Soga|Syogo Hara|Makoto Motoki

キーワード: ランドマーク検出|SURF特徴量|Q学習|自律移動ロボット|Landmark Detection|Speed Up Robust Features|Q-Learning|Autonomous Mobile Robot

要約(日本語): 室内でロボットに自律移動を行わせる際，自己位置を推定する必要がある。その自己位置推定法の一つに，環境内にあらかじめ設置したランドマークを利用する方法がある。従来はテンプレートマッチングや色情報などを用いてランドマークを検出していた。しかし，これらの手法を用いて実環境下でランドマークを検出する場合，太陽光や照明変化などの外乱や，ランドマークとの角度や距離などを考慮した様々なテンプレートを用意する必要があり，実用的とはいえない。そこで，本研究では，回転，スケール変化，照明変化に対して不変といった性質を持つSURF特徴量を利用するランドマーク検出器を複数作成するとともに，状況に応じて適切なランドマーク検出器に切り替えられるようにQ学習を用いて学習することで，従来手法よりも正確にランドマークを検出する手法を提案する。実験の結果，提案手法は従来手法よりランドマークを正確に検出できることが明らかとなった。

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