視覚フィードバックによる二輪車の自律走行の実現

概要

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本研究では, 自由度が大きく動きの不安定な対象である二輸車(自転車型)ロボットを視覚センサーによって自律走行させることを目標とする。二輪車の自律走行には, 以下の課題を実時間で解決する必要がある。1. 自己運動の復元, 2. 近接する障害物の検出: オプティカルフローは, 理論的には, これらの課題を解決する上で必要な情報を提供するが, (a) 高い計算コストが必要であることと, (b) 計算されたオプティカルフローの信頼性が不安定であるという問題点があった。多くの従来研究(eg. [1], [2]では, (a)についてはブロック相関法を専用ハードウェアで実装して実時間性を保証し, (b)については計算されたオプティカルフローを信頼度関数で選別することで解決してきた。しかしながら, この方法では利用する専用ハードウェアによって計算できるオプティカルフローが制限される。また環境の変化に動的に対応できず, 柔軟性に欠ける。本研究では, オプティカルフローを成分ごとに計算することを考える。回転運動による成分は自己運動の復元に, 並進運動による成分は近接する障害物の検出に利用できる。回転運動, 並進運動による成分はそのベクトルの方向が既知なので, これらの成分を計算量が小さく良設定な一次元オプティカルフロー計算により算出することを試みる。これにより, 専用のハードウェアを用いることなく実時間計算を実現する。そして, 一次元オプティカルフロー計算が有効となる画像領域を選別することで, 算出されるオプティカルフローの信頼性を確保する。本手法による自己運動の復元と障害物検出を視覚フィードバックとして, 自作した二輪車ロボットの自律走行に適用した。二輪車の走行実験により, 転倒する状態からの自律的な復帰が実現できることを確認した。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

視覚フィードバックによる二輪車の自律走行の実現

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