研究紹介

深層学習を用いた既設照明光の個体差による3次元自己位置推定

照明光には個体差がある。
これは、これまでの研究で我々が発見した事実です。

この個体差を特徴量として、深層学習モデルを用いて照明光の識別を行うのが本研究の拠り所とする屋内定位手法CEPHEIDの考え方です。

これにより照明機器をランドマークとしたロボットの自己位置推定が可能になりますが、取得できる情報が2次元平面に限られるという課題がありました。

そこで本研究では照明機器までの高さも考慮した3次元的での自己位置推定を目指します。

研究担当 : 小澤 陸人