Camera

Enviromental Measurement

Environmental measurement is important for mobile robots to get data of activity site and move safety.

研究背景と目的

現代社会において少子高齢化による労働力不足や火山活動帯や宇宙空間などの人間が進入困難である極限環境でのロボットの活躍が期待されている.そのようなロボットの活動において環境計測は必須であり,正確に行われる必要がある.
本研究室では上記のような移動ロボットを対象に研究を行っているが,ロボットが移動するためには走行可能領域の判断や,距離測定,ロボットの自己位置推定などを画像処理によって可能にしている.本研究では正確な環境計測を実現させることを目的としている.

研究内容

  • Stereo Vision
  • 本研究室でのステレオ視とは左右のカメラを用いて周辺環境を計測し,その左右のカメラ画像の映り方の違いによって物体までの距離情報などの3次元計測を行うことである.これは人間の左右の目が奥行きを把握する原理と同じである.
    本研究室では,より正確な3次元情報取得のための研究を行っている.
  • Visual Odometry
  • ロボットが移動すると画像もそれに伴い変化をしていく.例えば下の映像で画像が進むにつれて岩の位置が変わっていたり,岩が新たに見えてきたりしているのがわかる.このような画像の移り変わりを利用することによってロボットの移動を推定する手法をVisual Odometryという.
    以下の左の映像は実際に半径4mの円を描くように移動ロボットに命令を出した時のもので,右の線画像はVisual Odometryを用いて計測した自己位置の推定結果を描画したものである.
    移動ロボットが長距離走行を行うと,移動量の推定には誤差が蓄積されていく.本研究室ではその誤差をできるだけ少なく正確な計測を行う研究を行っている.
  • Landmark Tracker
  • ステレオデータの誤差というのはロボットの移動において致命的な問題が生じる場合がある.ステレオデータはロボット(カメラ)から距離が遠いものほど誤差が乗りやすい傾向がある.
    そこで,走行前にLandmark(地形上の特徴点)を選び,Landmark位置情報を更新していくことによってステレオデータの誤差を小さくしていく.
    本研究室では,Landmarkの位置推定精度の向上や画像上の特徴領域(Landmark)の自動選定などの研究を行っている.