2026.09.25
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ロボットが「知っている物体か初めての物体か」見分ける新手法とは？
一口に「ロボット」と言っても、家庭用サービスロボット、工場や倉庫の搬送ロボット、屋外点検ロボット、自律移動車両など、様々なロボットが存在します。とは言え、「ロボットが未知の場所を自律的に移動するためには、自分が現在どこにいるのかを推定しながら、同時に周囲の環境地図を構築するSLAM が重要な技術となる」ということです。因みに「SLAM」というのは、ロボットが自己位置を推定しながら、同時に周囲の環境地図を構築する技術のことです。そこで、北陸先端科学技術大学院大学人間情報学研究領域らの国際共同研究グループは、「ロボットが観測した物体を地図上の既存物体と対応付ける新手法『BPDA-GMM』を開発した」と発表しました。実は、近年、壁や床などの幾何学的な特徴だけでなく、「椅子」「机」「車」「樹木」といった人が理解しやすい物体とその種類を手掛かりに地図を作る「意味的SLAM」 が注目されているのですが、この意味的SLAMでは、ロボットが新しく観測した物体を「地図上にすでに登録されている物体のどれに対応するのか」、あるいは「まだ地図に存在しない新しい物体なのか」を判断する「データ対応付け」が大きな課題となっているといいます。そこで、本研究では、「ロボットがこれまでどの物体を何度観測してきたかという履歴を蓄積し、その情報を次の判断に生かす仕組みを導入。これにより、以前からある物体なのか、新しく現れた物体なのかを一つの確率的な仕組みの中で判断できる」といいます。また、「新しい物体と判断する確率を地図の規模に応じて自動調整することで、同じ物体を重複して登録しにくくした」と述べています。さらに、物体検出のノイズがロボットの軌跡推定を直接乱さない設計も導入。対応付けが特に難しいシミュレーションでは、位置推定誤差を最良の従来法より約72%低減したということです。本共同研究グループは、「本成果は、長時間稼働するロボットが、重複や欠落の少ない物体地図を維持するための基盤技術として期待されます」と述べ、「将来的には複数ロボットの協調や、人の言葉による指示への応用にもつながる可能性があります」と結んでいます。
https://www.jaist.ac.jp/whatsnew/press/2026/09/03-1.html
画像はプレスリリースから引用させて頂きました。
SM
