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ロボティクス研究者、地下鉱山で自律走行車をテスト

January, 10, 2018, Brisbane--クイーンズランド工科大学(QUT)ロボット工学の研究チームは、粉塵、カメラの不鮮明さ、悪照明の中で自律ナビゲートする地下鉱山車輌を装備するための新技術を開発した。
 数学と生体模倣のアルゴリズムを利用することで、同技術は車載カメラを使って地下トンネルの車両の位置を数メートル以内で追跡する。
 Michael Milford教授によると、地下鉱山で動作する自律車輌は高価なセンシング、あるいはインフラストラクチャの改善に依存していた。
 「今回の成果はプロジェクトの第1段階である。商業的に重要な点は、地下鉱山ですべての移動資産の位置を追跡できること、特に高価なインフラストラクチャを導入したり、高価なレーザセンシングを使用したりすることなく安価にできることである」と同教授は言う。
 「われわれは、レーザではなく、カメラを使った位置決めシステムを開発した。これは、10年以上の生体模倣ナビゲーション技術の研究をベースにしている。
 「実験のスタートは容易ではなかった。初めて鉱区環境でテストしたとき、研究システムはそれほどうまく動作しなかったからだ。困難な環境に対処するために、その技術にさらにインテリジェンスを付加しなければならなかった。われわれは、カメラからの画像の有用性をインテリジェントに評価することができるシステムを開発した、つまりぼやけていたり、くすんだ画像、入ってくる車輌のライトで消え失せる画像をインテリジェントに無視することができるシステムである」。
 研究チームは、オーストラリアの鉱区で二度の現地調査を行い、三度目も予定されている。
 「三度目の現地テストでは、プロジェクトの第2段階で、より精度の高い位置決め技術のテストを開始することができる。車輌の位置をセンチメートル以内で追跡できれば、その技術を使って車輌の自律走行が可能になる」と同教授は話している。