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| ■論文No. |
MC1-3 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2021/09/08 |
| ■タイトル |
被災地情報収集のための半自律移動ロボットを用いたセマンティックサーベイマップ生成システムの開発 |
| ■タイトル(英語) |
Semantic Survey Map Building System Using Semi-autonomous Mobile Robot in Disaster Area |
| ■著者名 |
河野 仁（東京工芸大学）,藤井 浩光（千葉工業大学）,池 勇勳（北陸先端科学技術大学院大学） |
| ■著者名(英語) |
Hitoshi Kono (Tokyo Polytechnic University),Hiromitsu Fujii (Chiba Institute of Technology),Yonghoon Ji (Japan Advanced Institute of Science and Technology) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
702-706ページ |
| ■キーワード |
災害対応ロボット|環境センシング|セマンティックSLAM|転移強化学習|サーベイマップ|Disaster response robotics|Environmental sensing|Semantic SLAM|Transfer reinforcement learning|Survey map |
| ■要約(日本語) |
世界的に自然災害が多発し，ヒトが立ち入ることが困難な被災したエリアでは迅速な状況把握，情報収集が大きな課題となっている．近年ではロボットシステムを活用した探査の有用性が認められ，遠隔操作型ロボットの研究開発が盛んである．しかし遠隔操作には熟練が必要であり，誰もが簡単に使えることが望ましい．そこで本研究では，探査エリアやロボットの移動方向はヒトが決定し，現地での具体的な移動経路などはロボットが決定する半自律型遠隔操作を提案する．本発表では提案システムの実現のために温度や水源などの属性情報を含む環境形状センシングと，その情報を基に地図を生成するセマンティックSLAM，生成された地図により移動経路を学習する転移強化学習技術の3つを融合したSMLOシステムを開発し，実験による評価例を報告する．最終的に提案システムは広域サーベイマップを生成し，減災・廃炉等の意思決定機関が活用することを想定している． |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,062Kバイト |
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