人の多い混雑な環境下でのSLAMによる移動ロボットのナビゲーション

東京工業大学大学院 総合理工学研究科
知能システム科学専攻
森岡博史，李想揆，Tongprasit Noppharit，長谷川修1

人の多い混雑な環境下でのナビゲーション

2

研究背景と目的[O.Booij et al. 2007]
 4人程度まで人が写っていてもナビゲーション可能
 学習(SLAM)は人がいない環境で行う[M.Tomono 2009]

本研究の目的 エッジを用いたSLAM 少量であれば移動物体を取り除いて学習(SLAM)ができる
 ナビゲーションまでは行われていない人の多い混雑な環境下でのSLAM・ナビゲーション

3

本研究で構築する「ハイブリッド地図」のイメージ
観測データ

ハイブリッド地図
軌跡

…

エンコーダ

全方位カメラz

局所地図
10-1x 10

特徴点

FeatureNum: 1460

45000
4000
3000
2000
10000y-1000
-2000

0

10.5

1.5

2.5

2x 10

4xグラフ構造を持つため，経路計画がしやすい距離情報も持つため，最短経路探索が可能

4

混雑な環境に適した特徴点(ランドマーク)
人の多い混雑な環境でのSLAM
動いている物体からも画像上の特徴点が抽出される
地図構築・自己位置推定の精度を著しく損なう
SIFT[9](1999)•カメラの移動・同物体に対して不安定

PIRF[1](2009)

本研究•常に見えていた特徴点•カメラの移動・同物体に対して安定
SIFTのマッチング特徴点としてPIRF[1]を使い，動的な(不安定な)特徴を排除
 PIRFは画像上の特徴量．直接地図構築には使えない
PIRF特徴点を3次元上にマッピングすることで局所地図を構築

5

特徴点の3次元位置の計算とハイブリッド地図の構築

観測(特徴点の計測方向)
3D-PIRF

ロボットの姿勢

オドメトリ

6

特徴点の3次元へのマッピング方法

ロボットの姿勢
特徴点の位置

入力から見たハイブリッド地図の観測値(相対座標)

事後確率最大化(ロボットの姿勢)・(特徴点の位置)が求まる

局所地図7ナビゲーションフェーズ
ナビゲーションフェーズ : 学習フェーズで学習した軌跡に自律追従: 学習した局所地図: 現在の局所地図
スタート
ゴール
 学習した地図と現在の地図とのノード間の距離・局所マップを比較し，自己位置を推定する
 学習した軌跡に追従するように経路計画を行う
8

ナビゲーションフェーズ
 局所マップの比較による自己位置推定のための情報取得
過去の局所マップ

相対姿勢

現在の局所マップ

1. Loop-Closing検出を行う
2. 学習した地図と現在の地図との局所マップを比較(特徴点のマッチングを取る)
3. 8点アルゴリズムなどで学習時と現在の姿勢との相対姿勢を求める
 局所マップ中の特徴点の数 : 平均20～30個程度
 相対姿勢の誤差 : 平均20[cm]以内
9

提案システム全体
ナビゲーションフェーズのみ

3D-PIRF抽出
相対位置計算連続画像

ハイブリッド地図
3D-PIRF
相対位置オドメトリ

軌跡

学習フェーズで学習したハイブリッド地図
軌跡

…

…

局所メトリカル地図

局所メトリカル地図

Loop-Closingの検出，軌跡の修正経路計画
10

実験人の多い屋内環境 (大学食堂，約20[m] x 20[m])学習フェーズ : 人が操縦し，ロボットに経路を覚えさせるナビゲーションフェーズ : ロボットが自律的に移動する
 測域センサによる障害物回避を搭載
全方位カメラ
解像度: 800x600
ノートPC
IntelCore2Duo 2.53GHz
メモリ : 2GBプログラム : MATLAB
ロータリーエンコーダ
測域センサ

11

実験結果 : 学習フェーズ(人が操縦)
オドメトリのみ

提案手法: Loop-Closing検出位置

オドメトリのみの場合，軌跡を正しく計算できない
提案手法では，カメラから安定した特徴点を抽出して，その情報を用いることで軌跡が正しく計算できている

12

実験結果 : ナビゲーションフェーズ(自律移動)
左下から右上まで自律移動 (学習フェーズとは違う日)スタートからゴールまで自律的に到達できている
人が多くなってくると，局所地図のマッチングが取れず，ゴール13に到達できないことが多くなる

研究の発展性
発展性PIRFに用いる特徴量はSIFT以外でも可 SURF，コーナー点，エッジ…，それらの組み合わせ
センサを増やすことによる拡張が可能
 レーザーレンジファインダ，ソナー…
広範囲の地図を作成することが可能
 局所地図の結合によるメモリ削減
 処理速度の向上
 MATLABからCへの書き換え
 GPU実装を進行中(数倍の高速化?)
 センサの性能向上による精度の向上
14まとめまとめテーマ
人の多い混雑な環境下でのSLAMと，移動ロボットのナビ
ゲーション
手法
PIRFを3次元上にマッピング(3D-PIRF)することで地図を構築し，人の多い環境下での地図構築を実現
実験
大学食堂での実験で提案手法の有効性を確認
今後の課題
定量的な評価
処理の高速化
15Reference[1] A.Kawewong, S.Tangruamsub, O.Hasegawa, “Widebaseline Visible Features for Highly Dynamic Scene
Recognition,” CAIP, 2009[2] Noppharit Tongprasit, et al.,“A Fast Online Incremental
Loop-Closure Detection for Appearance-based SLAM in
Dynamic Crowded Environment,” MIRU, 2010
[3] C.Bibby, I.Reid, “Simultaneous Localisation and Mappingin Dynamic Environments (SLAMIDE) with Reversible DataAssociation,” RSS, 2007
[4] G.Sibley, L.Matthies, G.Sukhatme, “Constant Time Sliding
Window Filter SLAM as a Basis for Metric VisualPerception,” ICRA, 2007[5] O.Booij, B.Terwijn, Z.Zivkovic, B.Krose, “Navigation using
an appearance based topological map,” ICRA, 200716

Reference[6] W.Burgard, et al.:“Experiences with an interactive
museum tour-guide robot”, Articial Intelligence, 114(1-2),
3-55, 1999
[7] M.Tomono, “Robust 3D SLAM with a Stereo Camera
Based on an Edge-Point ICP Algorithm,” ICRA, 2009[8] T.Goedeme, M.Nuttin, T.Tuytelaars, and L.V.Gool,“Omnidirectional Vision based Topological Navigation,
IJCV,2007[9] D.Lowe, “Object recognition from local scaleinvariantfeatures,” ICCV, 1999
[10] P.Biber, T.Duckett, “Dynamic Maps for Long-Term
Operation of Mobile Service Robots,” RSS, 2005

17