自動運転技術の発展に貢献!新しい障害物検知の手法とは【人工知能最新論文】

ノルウェー・バイオエコノミー研究所のEl Houssein Chouaib Harikら研究者は、ロボットの移動システムをより発展させるべく、LiDARとよばれる手法を用いて開発をおこなった。

その研究のポイントはこうだ。

✔️ 移動ロボットが目標地まで安全に移動するためには、障害物を感知して回避する能力が必要となる。

✔️ 当アプローチの中心的な部分は、ロボットの最適な軌道候補を生成するために、LiDARの開口角内のビームが実質的に重み付けされる新しいヘディングウェイト関数(HWF)の提案である。

✔️ このシステムの成功は、事前に周辺世界のモデルを取得できない未知の環境で発生するナビゲーション課題にとって特に重要な成功と考えられる。

では、詳細を見てみよう。

2D LiDAR

移動ロボットのナビゲーションの重要な機能は、出発点から定義された目標まで安全に移動するだ。この安全性には、ロボットの進路にある静的および動的な障害物を感知して回避する能力が必要となる。

障害物を検知する手法としては、様々なセンサーやカメラを用いる方法が存在するが、現在自動運転分野などで注目されているのがLiDAR(ライダー、自動運転で注目の光センサー技術)。LiDARの優位性は、主にRGB-Dカメラの比較的狭いカメラと比較して視野が広いことである。この論文では、非ホロノミック移動ロボットの前面に取り付けられた2D LiDARを用いて検証を進めた。

また、本論文で示された重要なアプローチは、ロボットの最適な軌道候補を生成するために、LiDARの開口角内のビームが実質的に重み付けされる新しいヘディングウェイト関数(HWF)である。

この論文で開発された新しいヘディングウェイト関数(HWF)は、事前定義された半径内に存在する障害物の最も近いサブセットを含むレーザービームの合計を考慮し、センサー読み取り値のエラーに強く、障害物の形状、位置、および性質(静的または動的)に対してもロバスト性(頑強性)を持ち合わせている。

すべての障害を回避

さまざまな静的障害物があるデジタル環境と、静的障害物と動的障害物を含む実際の実験環境の両方で、当メソッドをテストした。結果は、新しいHWFを利用すると、ロボットはテストに含まれるすべての障害を回避しながら、ターゲットに向かって安全にナビゲートできることを示した。

次世代のナビゲーション

したがって我々の調査結果は、この方法を使用してロボットが人口環境で安全に航行することが可能であり、この方法はグローバルプランナーに基づかなくても十分な航行効率が得られることを示している。これは、世界のモデルを取得できない未知の環境で発生するナビゲーションの課題にとっても特に有望である。

参照論文

El Houssein Chouaib Harik and Audun Korsaeth, “The Heading Weight Function: A Novel LiDAR-Based Local Planner for Nonholonomic Mobile Robots”. Sensors19(16), 3606 (2019).

DOI: 10.3390/s19163606

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