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 －学習器の構成変更による推定精度検証－

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-111

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Accuracy Improvement of Localization for Autonomous Mobile Robots Using Deep Learning with Cameras Installed in the Environment - Verification of Localization Accuracy by Changing the Configuration of the Learner

著者名: 道木加絵（愛知工業大学）,佐藤大樹（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): Kae Doki (Aichi Institute of Technology),Daiki Sato (Aichi Institute of Technology),Yuki Funabora (Nagoya University),Shinji Doki (Nagoya University),Akihiro Tori (Aichi Institute of Technology),Suguru Mototani (Aichi Institute of Technology)

キーワード: 自律移動ロボット|位置推定|カメラ|深層学習|Autonomous robot|Localization|Camera|Deep learning

要約(日本語): 自律移動において自己位置推定は重要な課題の一つである。我々は複数センサ情報の選択・統合による自己位置推定手法の実現の目指してきた。この手法はロボットに搭載されたセンサのみを対象としてきたが，本研究では環境に既設のカメラを用いた自己位置推定の実現を目的としている。本発表では環境中のカメラから得た画像を用い位置推定を行う深層学習モデルについて，従来では3次元位置・姿勢クォータニオンの計7次元を出力としていたものを推定精度向上を目的として位置のみ3次元，姿勢のみ4次元とした場合の推定精度を従来の物と比較検証した

本誌掲載ページ: 174-176 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 563 Kバイト