Sensing
センサから環境を読み,理解する
移動ロボットが実世界で行動するには, まず周囲の環境を正しく捉える必要があります. 当研究室では,LiDARの反射強度分布を用いた路面状態の識別, 単眼・全天球カメラによる人物検出や相対位置推定など, 多様なセンサから環境情報を読み取る手法に取り組んでいます.
関連業績(21件)
レーザ反射強度分布の確率密度関数推定に基づく路面状態の識別法の提案
Development of Mobile Robot "SARA" that Completed Mission in Real World Robot Challenge 2014
Person Detection Method Based on Color Layout in Real World Robot Challenge 2013
単眼カメラ画像の透視変換を用いた移動ロボットと人との相対距離推定
加速度時系列データに基づく自律移動ロボットの路面衝撃緩和法の検討
効率的な全天球カメラ画像計測システムの構築と深層学習への応用
全身触覚ボディを実現するための応力・歪み分布シミュレーションに基づくセンサ配置の決定
広域空間における磁気収集を目的としたパーソナルモビリティロボットの開発
2D-LiDARを用いた移動ロボット向け軽量自己位置推定システムの開発
単眼カメラ画像の透視変換を用いた人との相対距離推定と動作指令生成
加速度時系列データに基づく自律移動ロボットの路面衝撃緩和法の検討
画像を用いたYOLO V3によるロボットと人の相対位置関係の認識(優秀発表賞受賞)
画像を用いたYOLO V3によるロボットと人の相対位置関係の認識
ニューラルネットワークとLiDARを用いた路面材質判別法の検討(優秀発表賞受賞)
レーザ測域センサの反射強度データ収集のための長時間活動ロボットの開発
単眼カメラ画像を用いたORB特徴点の鳥瞰図変換による移動物体の判別に関する検討
加速度時系列データを用いた深層学習による路面状態の判別に関する検討
レーザ反射強度による路面認識のためのデータセット構築についての検討
レーザ反射強度分布の測定環境依存性を考慮した確率密度関数の修正と路面推定への適用
全天球カメラを用いた深層学習によるMCL誤推定からの自己位置復帰(優秀講演賞受賞)
LIDAR反射強度に基づく路面状態の識別と経路計画