PDF - 富山大学

環境モデルと画像処理を組み合わせた自己位置推定手法
富山大学大学院理工学研究部（工学）
神代充
これまでの無人搬送車に採用されているロケーションシステムには電磁誘導や磁気誘導が
用いられており，移動経路に沿ってガイドラインを床面に埋設する必要がある．そのため，
～医薬工連携の実を求めて～
移動経路を柔軟に変更することは困難である．
そこで，３次元の環境モデルと画像処理とを組み合わせることでガイドレスにより自己位
置を推定する自己位置推定手法を開発している．この手法では移動体に取り付けたカメラか
らの入力画像と一致する画像が作成される環境モデル内での視点位置を推定することで，移
動体の自己位置を推定するものである．
環境モデルと画像処理を組み合わせた自己位置推定手法
入力画像
自己位置推定手法を適用した
ガイドレス無人フォークリフト
（最大積載量1.5ton）
特徴画像
画像比較
（自己位置の推定）
環境モデル
特徴画像
開発した自己位置推定手法の応用
一般的な屋内環境（住居・ビルなど）
に適用可能
Augmented Realityを用いた
ヒューマンインタフェースへの応用
時速15Kmでの自動走行，
ラックへの自動での荷役作
業，および障害物検出によ
る自動停止などを実現
複数台カメラを用いた
高精度な自己位置推定手法
４台のカメラを適用したロボット
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物流倉庫だけでなく，一般的な住居環境など多様な屋内環境に適用することが可能
カメラからの入力画像と環境モデルとを色彩情報を用いて比較することで障害物など
を検出することが可能
Augmented Reality(拡張現実感)を用いたヒューマンインタフェースへの応用が可能
生活支援や医療介護などを目的としたロボットシステムのロケーションシステムとし
て利用可能
連絡先：富山大学知財・リエゾンオフィス
[email protected] ℡076-445-6392 Fax 076－445－6939

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