Map

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping

It is a study on simultaneous localization and Mapping around planetary exploration rover by camera or laser range finder.
図:リアルタイム地図構築の様子
これはリアルタイムで構築した地図を表示するためのGUIです。
最初の数秒でうつった点群の画像は実際の3Dデータがどのように位置合わせされていくかを確認するためのものです。
また、その画像の右にあるのは位置合わせの際のデータを表示しています。
次に映るのがメインの3Dで地図を表示させるものです。
3D地図構築を行いそれを表示することによってローバーを動かすオペレータが実際に見れない場所であっても周囲の環境を簡単に把握できるようになります。

研究背景と目的

近年,惑星探査,掃除や防犯などロボットの活動は屋内の固定環境だけでなく,屋外,屋内を自律または半自律で移動することが求められています. ロボットが自律移動する際には,目的地に安全に到達するために経路計画が必要です. その経路計画や行動決定のために周囲環境の情報である地図生成と自己位置推定を同時に行うSLAMが注目され盛んに研究されています. 本研究室でも惑星探査ローバの開発に伴い,SLAMの研究を行っています.

研究内容

GPSなどが使えない場所でロボットが自律走行するには,周囲のマップや自己位置の推定が必要となります. しかし,マップを生成するためには自己位置の情報が必要となり,自己位置を推定するためにはマップの情報が必要となります. この両方の情報を同時に推定するのがSLAMです. 本研究室では,特にマップのマッチングに重点をおいて研究していて,よりマッチングの精度を向上させるために反復重複部推定という本研究室オリジナルのアルゴリズムを考案している. 従来の手法では,計測したデータをそのままマッチングしていましたが,それでは重複部以外の部分は誤差の原因となってしまいます. そのため,複数のデータから重複部を推定することによって,より精度を向上させようとするのが反復重複部推定で,さらに精度を向上させるために研究を行っています.