メカトロニクスシステム学研究室
移動ロボットのための位置取得


  • 自律移動ロボットのためのImage-based制御

  • Image-based制御による軌道追従の様子



  •    従来の自律移動ロボットの多くは様々な方法で自己位置を推定し,それを基に自らの行動を制御していますが,人間は自分の位置など意識することなく目で見たものに対応するように行動していると考えられます.

       本研究では,ロボットにカメラを搭載し,得られた画像を基にロボットの行動を制御するImage-based制御によって,人間のような行動決定を実現することを目指しています.

       Image-based制御の簡単な例として,軌道追従制御のイメージ図を上に示しています.

       図のように,カメラを搭載したロボットが,地面に描かれた軌道を撮影し,画像に映った軌道の傾きαと切片βを基にロボットの状態(x, y, θ)を制御します.このように,ロボットの自己位置を参照することなく画像上の情報を基にロボットを制御する方法をImage-based制御と言います.自己位置を基に制御する方法と比べて,なんとなく人間的な感じがしませんか?



  • 自律移動ロボットのためのSLAMに関する研究

  • SLAM 検証実験



  •    ロボットの自律走行のための,SLAMについて研究を行っています.ロボットが自律的に走行するためには,自身の現在位置(自己位置)と障害物の場所等(周囲環境の地図)を知ることが重要となります.通常,ロボットは地図をあらかじめ与えられ,その地図を元に自己位置を把握します.しかし,未知の環境では自己位置の把握と地図の作成を同時に行う必要があります.これらを同時に行うことはSimultaneous Localization And Mapping (SLAM)といわれています.実際には,これら2つの問題は互いに独立して解決することはできません.ロボットはセンサを通して,現在位置からどのように環境が見えるかを取得することで,地図を作成することができます.しかし,それには現在位置を正確に知っている必要があります.同時に,地図なしでロボットの現在位置を知ることは困難です.

       本研究室では,SLAMを高精度に行うことで,ロボットの自律移動の精度を向上させることを目的としています.そのために,シミュレーションや実機を使って,高精度に行える方法を研究しています.


←Back

 Copyright (C) 2010 Mechatronic Systems Laboratory of Okayama University. All Rights Reserved.