移動ロボットを自律行動させる場合，ロボット自身が自己位置推定および障害物の認識，目的地までの行動計画を行う必要があり，各タスクに応じた作業空間の環境地図を必要な粒度で作成しなければならない．本プロジェクトでは，高精度な自己位置推定のために用いる粒度の細かい占有格子地図から，経路計画に適したグラフ構造により環境を抽象化して表現した地図を作成し，Growing Neural Gasに基づいた地図構築を行うRTCを開発した．本プロジェクトページでは，GNGにより位置情報と占有度情報を含んだトポロジカルマップを構築し，経路コスト算出を行うRTC開発を行い，実機を用いた未知環境における検証実験について提案手法の有効性を示すコンポーネント群である．
モーションエディタ/シミュレータ
動力学シミュレータ
統合開発プラットフォーム
産総研が提供するRTC集
東京オープンソースロボティクス協会
ネットワーク分散環境でデータ収集用ソフトウェアを容易に構築するためのソフトウェア・フレームワーク
Growing Neural Gas を用いた未知環境ナビゲーションシステムのコンポーネントの構築
目的
移動ロボットを自律行動させる場合，ロボット自身が自己位置推定および障害物の認識，目的地までの行動計画を行う必要があり，各タスクに応じた作業空間の環境地図を必要な粒度で作成しなければならない．本プロジェクトでは，高精度な自己位置推定のために用いる粒度の細かい占有格子地図から，経路計画に適したグラフ構造により環境を抽象化して表現した地図を作成し，Growing Neural Gasに基づいた地図構築を行うRTCを開発した．本プロジェクトページでは，GNGにより位置情報と占有度情報を含んだトポロジカルマップを構築し，経路コスト算出を行うRTC開発を行い，実機を用いた未知環境における検証実験について提案手法の有効性を示すコンポーネント群である．