[研究紹介]3次元センサーを用いた自律移動ロボット

こんにちは、４年の鈴木です。
私は”３次元センサーを用いた自律移動ロボット”について研究しています。この記事では、基礎技術である環境地図生成と自己位置推定について簡単に紹介したいと思います。森岡研で３次元センサを用いた自律移動ロボットの研究は私が初めてで、未熟なところも多々あると思いますが、その辺は大目に見てください！

インプットデータとして動画１の３次元情報を用います。一般的には、３次元情報＋オドメトリをインプットデータにすべきなのですが、今回はとりあえず環境地図作ってみようってことで、３次元情報のみで生成します。

地図生成プログラムを起動し、パラメータをいじると図２、図３のような３次元環境地図が生成できました！
少し傾斜が気になるのですが、ほぼ正確に生成されていると思います。 自己位置推定は、環境地図とインプットデータ（３次元センサデータ、ＧＰＳ、オドメトリ etc.）から、ロボットの現在位置を逆算する技術です。今回は、インプットデータは３次元情報のみで行いました。動画２が自己位置推定している様子です。 カラフルな点群がインプットデータで、ほぼ正しく現在位置を推定できることが伺えます。（2:30あたりで一回自己位置失います）

少し問題も残っていますが、環境地図と自己位置推定ができていてよかったです。
２次元センサを使った時よりも、視覚的にインパクトがあって面白かったです。
最後まで読んで頂きありがとうございました。