SURFを用いたView Based Navigationの位置分解能の向上

摘要

本研究では，SURFによって抽出した特徴点を用いる事で，位置精度において向上したView-Based Navigationを提案する．提案手法は，照明，スケール変化に頑健な特徴点抽出法として知られるSURFをView-Based Navigationに適用したもので，環境変化に頑健でありながら，高精度な位置認識が可能である．SURFは，取得した画像の解像度で特徴点の座標を得るため，画像のブロック処理を用いた従来手法よりも高精度な画像計測が可能であり，これにより認識位置の精度向上が期待できる．照明や障害物の変化を含む屋内環境で行った移動ロボットの走行実験では，ブロック照合を用いた従来手法との比較から提案手法の位置精度の向上，及び環境変化に対するロバスト性の高さを確認し，屋内環境のロボットナビゲーションにおける提案手法の有用性を明らかにした．