機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning 口頭発表

シーンコンテキストを考慮したRRTによる経路生成

Author
平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
日本ロボット学会学術講演会, 2018

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経路生成は,周囲の障害物や歩行者に衝突することなく移動するための移動経路を決定する問題である.従来の経路生成手法では,壁や歩行者などの障害物の情報のみを考慮して,周囲の環境と干渉しない経路を生成する手法が一般的である.しかし,従来の経路生成手法では,人とは異なる移動経路が生成されることが考えられる.人間の生活空間中で動作するロボットの経路を生成する場合,このようなロボットの振る舞いは人間には理解することが難しく,人とロボットが同じ空間内で協調して行動することが難しいと考えられる.そのため,人との協調した行動を獲得するためには,人間と同様の振る舞いを獲得する必要がある.そこで,本研究では観測した歩行者の経路と類似し,滑らかで無駄のない移動経路の生成手法を提案する.車道や歩道,建物などのシーンコンテキストから生成された特徴マップおよび歩行者の移動経路データから,歩行者と同様の経路を生成するために最適なコストマップを学習する.得られたコストマップを用いて,現在地から目的地までの移動経路を生成する.このとき,RRT*アルゴリズムを用いることにより,コストを最小にするような移動経路を効率的に求める.

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