広角中心窩SLAMのための特徴点の抽出及び対応付け手法

摘要

医療，介護，福祉，運送，災害救助など様々な場面でロボットの活躍が期待されている.ロボットの自律走行のための有効な手段としてVisual SLAMが上げられる.Visual SLAMは自己位置推定と周辺のマツビングを同時に行う技術である.自己位置推定の精度とマッピングの精度は，それぞれカメラの画角と像倍率に依存する.一般に画角が広いほど正確な自己位置推定を行えるが，マツピングの精度は像倍率が高いほど良くなると考えられる.本研究では画角と高像倍率を同時に実現できないという問題を解決するために人間の視覚機能に知見を得て開発された広角中心窩センサ(WAFセンサ)を用いたビジュアルSLAM(広角中心窩SLAM.以下，WAF-SLAM)のための特徴点抽出及び対応付け手法を考案する.