第32回CATTOMフォーラム

Wed May 18 10:59:32 JST 2016 (modified: Sun Oct 1 10:50:27 JST 2017)
views: 2132, keywords: この記事は最終更新日が7年以上前のものです。

移動ロボットの ナビゲーション技術

　

千葉工業大学 上田隆一

本日の内容

　

• 自身の背景
• 研究室
• 移動ロボットのアルゴリズム
• 自身の研究

自身の背景

　

ソフトウェアでロボットを動かす人

　

• 自己紹介

上田研究室

　

• 15名
• B3: 13名、B4: 2名
　
• 「自律ロボット研究室」
• ロボットの状態認識・行動決定を研究
• 機械学習も道具として少し扱う
• RoboCup@Home
• 学科で連携。上田研の貢献はまだまだ

最近の活動

　

3年の皆さんは使う道具（ハード/ソフト）の評価中

「トイプードル」だそうです。

移動ロボットの ナビゲーション

　

ナビゲーション技術

• 自己位置推定
• SLAM（simultaneous localization and mapping）
• 目的地までの経路探索

　

最近（ここ20年）の考え方

　

• 確率論（ベイズ推論）の導入
• 自身の分かっていること/分かっていないことを 確率分布で表現

  

• センサが良くなるまでのつなぎ扱いになることも

確率分布の記述

　

• ガウス分布
• カルマンフィルタ（1960年〜）
　
• 格子地図
• 状態空間を切って格子一つ一つに確率を記述
　
• パーティクルフィルタ
• 確率分布から標本抽出した標本の分布で記述

　

よく使われるアルゴリズム

　

• こちらが詳しいです
• MyEnigma | @Atsushi_twi
• Monte Carlo Locaization（MCL）
• FastSLAM
• MCLのパーティクルに地図を持たせたもの

　

• graph-based SLAM
• 精度行列（情報行列）に移動履歴やセンサでの 観測履歴を登録し、後で最も精度行列を操作して ロボットの経路と地図を得る
　

• visual SLAM
• 画像の重ね合わせ
• 画像どうしの相対姿勢からカメラの経路を推定 （visual odometry）
　

ROS

　

• ロボットのためのプロセス間通信の仕組み
• 仕組みも重要だが使いこなすにはオープンソース活動の理解が必須
• GitHubやLinuxのパッケージの利用
• コミュニティーへの貢献

RoboCup@Homeでの利用（参考: インストーラのコード）

自身の研究

　

• 海馬とナビゲーション
• 情報不足な中での行動決定

海馬とナビゲーション

　

• 哺乳類の海馬
• 記憶や空間情報を扱う
• 移動ロボットのアルゴリズムとの関連性を調査中
• 海馬モデル検討会@ドワンゴ

By original: Santiago Ramón y Cajal (1852–1934) derivative = Looie496 - File:CajalHippocampus.jpeg from: Santiago Ramón y Cajal (1911) [1909] Histologie du Système nerveux de l'Homme et des Vertébrés, Paris: A. Maloine, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=3908039

自身の成果

「Particle Filter on Episode」

　

• Monte Carlo Localizationを記憶（時間軸）の上で実行 →学習アルゴリズムになる
• 記憶を無限に蓄えられたら生物はどんな学習をする？ という思考実験から
• 7月に上海で発表

情報不足な中での行動決定

PFC（probabilistic flow control）法

　

問題

PFCで得られる行動

実機実験（改良中）

　

対称・ほぼ自己位置推定できない環境でのナビゲーション

　

本日のまとめ

　

• 移動ロボットの分野には確率論が流入し続けている
• 機械学習の導入でさらに確率・統計の扱いが重要に
　
• 移動ロボットを始めるならROS
• 文化的な背景を知るとなじみやすい
　
• 上田個人の研究
• 応用例を増やしたい

prev:第22回シェル芸勉強会の感想とかまとめとか next:SoftwareDesign6月号

やり散らかし一覧

記事いろいろ