全方位ルートパノラマのフーリエ変換による環境記述と経路誘導

概要

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自律移動ロボットの誘導方法のひとつに記憶に基づく方法がある。この方法は環境モデルなどの抽象化されたデータを用いず, ロボットが移動しながら視覚センサから得た情報をそのまま記憶し, 誘導時は記憶した画像と照合しながら移動する方法である。3Dモデルを介さず記憶時のロボットの行動時の情報を表現できるため, 教示のための準備走行同様の走行を繰り返す様な誘導の場合, 安定した結果が得られる。しかし画像全体を記憶するために, 多くの記憶容量を必要とするため, 画像から何らか特徴量を抽出して記憶することが望ましい。特徴量の選び方が適切でないと安定した記憶・誘導ができない。従って, 移動空間とロボットの行動, 観測系の特性に合わせた特徴量の選出が重要な課題となる。本報告では, 全方位視覚センサを前提とした記憶に基づくロボットの経路誘導方法の提案を行う。本手法の特徴としては, ロボット移動に伴い得られる全方位ルートパノラマを2次元フーリエ変換して得られるパワースペクトラムを基本表現とし, ロボットの経路を直進経路の列で表し, 方位ルートパノラマの2次元フーリエパワースペクトラムの持つ特性を利用し, 経路空間の記述とロボット誘導のための記述を行う。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

全方位ルートパノラマのフーリエ変換による環境記述と経路誘導

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