著者

原 祥尭 坪内 孝司 大島 章

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

日本機械学会論文集 (ISSN:21879761)

巻号頁・発行日

vol.82, no.834, pp.15-00421, 2016 (Released:2016-02-25)

参考文献数

14

被引用文献数

1 1

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We propose a new Grid-based SLAM method with partial map matching for considering previous sensor data in Rao-Blackwellized Particle Filter. The partial maps are built probabilistically as accumulated scan shapes for each particle. In conventional Grid-based SLAM methods, Rao-Blackwellized Particle Filter is often used. However, the conventional methods sometimes fall into misalignment and fail to build proper maps in large or limited visibility environments. In those environments, the sensor data becomes insufficient shape to match with maps for localization since the sensor field of view is limited. It causes misalignment and failure in localization and map building. Rao-Blackwellized Particle Filter of the conventional methods is based on a Hidden Markov Model that uses only current sensor data to estimate robot poses. Hence, if the current sensor data is insufficient, it is difficult to estimate robot poses and build maps correctly. In our new method, the Hidden Markov Model has been extended to utilize a series of sensor data from the past in several seconds to the present. The series of sensor data is accumulated to make scan shape sufficient for the matching in localization. Thus, the proposed method is expected to cover the lack of sensor field of view by means of the accumulation of sensor data, and is capable of mapping in large or limited visibility environments. In our experiments at Tsukuba Challenge 2014 and Tsudanuma Campus, consistent maps were built only by the proposed method. Shape errors of the maps built by the proposed method were smaller than the conventional method.

著者

熊田 大輔 原 祥尭 坪内 孝司 皿田 滋

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2015, pp._2A1-V08_1-_2A1-V08_4, 2015

被引用文献数

1

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This paper proposes road recognition using a laser scanner. In this study, road attributes are recognized by using a laser scanner is mounted on the robot. Road attributes are recognized using road surface shape and received light intensity that can be obtained by measuring a laser scanner towards the road surface. To recognize several road attributes using the two types of measurement data, feature values are calculated. And each road attribute is modeled by Gaussian distribution using the feature values within a certain range. Recognition the road attributes are based on the Mahalanobis distance between each model and the feature vector calculated from the measurement data. Using this method, We experimented at outdoor.

著者

原 祥尭 坪内 孝司 油田 信一

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2012, pp._2A1-L09_1-_2A1-L09_4, 2012

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We developed an acquisition method of maps and paths using ROS stacks for autonomous navigation by teaching playback framework. There are many strategies for autonomous navigation. In teaching playback framework, it is not a problem that maps are distorted continuously. However, if the maps are accurate, it is useful for human interfaces and extending the autonomous navigation area. Recently, the ROS platform has been used actively around the world. In ROS stacks, there is slam_gmapping stack that provides Grid-based SLAM using Rao-Blackwellized Particle Filter. Therefore we are trying to use ROS stacks for acquisition of maps and paths, and to evaluate its effectiveness for autonomous navigation.

著者

米田 完 坪内 孝司 大隅 久

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

日本機械学會誌 (ISSN:00214728)

巻号頁・発行日

vol.111, no.1074, 2008-05-05

著者

坪内 孝司

出版者

一般社団法人 日本ロボット学会

雑誌

日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)

巻号頁・発行日

vol.27, no.4, pp.388-391, 2009 (Released:2011-11-15)

参考文献数

12

被引用文献数

1 1

著者

坪内 孝司

出版者

一般社団法人 日本ロボット学会

雑誌

日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)

巻号頁・発行日

vol.35, no.9, pp.640-643, 2017 (Released:2017-12-15)

参考文献数

6

著者

石坂 賢太郎 竹内 栄二朗 坪内 孝司

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2007, pp."1A1-N06(1)"-"1A1-N06(4)", 2007-05-11

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Tables and chairs in conference room have a variety of arrangement for various events. So user have to change it everytime before and opening of the conference. It is very convenient for us that we can convert the work from manual to automatic. Then the purpose of this study is the autonomous arrangement by mechanized mobile tables. First, we decided to use the omni directional mobile mechanism. And we made the experimental machine of mobile table. And finally, we succeeded in autonomous rearrangement of four mobile tables within about 3 % error of position.

著者

重松 康祐 坪内 孝司 皿田 滋

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

日本機械学会論文集 (ISSN:21879761)

巻号頁・発行日

vol.83, no.850, pp.17-00040-17-00040, 2017 (Released:2017-06-25)

参考文献数

14

被引用文献数

1

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This paper describes tip-over prevention control of a teleoperated excavator based on center of gravity (CoG) and zero moment point (ZMP) prediction. This method predicts a future CoG and ZMP when an operation input is given. This allows the determination of the risk of tip-over by the operation input before an excavator moves. When the risk is detected, the operation input to the actuator is modified or stopped automatically to prevent from tip-over. Future CoG and ZMP is predicted by computing the movement of a teleoperated excavator based on an approximate excavator movement model. The proposed method successfully demonstrates tip-over prevention via scaled model experiments of the hydraulic drive.

著者

坪内 孝司 先川原 正浩

雑誌

計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers (ISSN:04534662)

巻号頁・発行日

vol.49, no.9, 2010-09-10

著者

坪内 孝司

巻号頁・発行日

1987

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筑波大学工学博士学位論文・昭和63年3月25日授与 (甲第549号)

著者

坪内 孝司 金山 裕 油田 信一

出版者

日本ロボット学会

雑誌

日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)

巻号頁・発行日

vol.4, no.3, pp.220-230, 1986-06-15 (Released:2010-08-25)

参考文献数

8

被引用文献数

1

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建物内部のような人工的環境では, ロボットの視覚の対象となるシーンはほとんど直線からなると考えられる.本論文では, ロボットの視覚のための, 濃淡画像から線分を抽出する新しいアルゴリズムを提案する.このアルゴリズムでは, 原画像における対象物の直線状の境界線上でその濃度勾配がほぼ等しいことに着目し, まず, 原画像中の画素のうち, 以下の性質をもつ画素を連結し, 小領域を生成する.(1) その画素の濃度勾配の大きさが与えられたしきい値より大きい.(2) その画素の濃度勾配の方向が与えられた範囲内におさまる.(3) 画素同志が互いに隣接しあう.この小領域は原画像上の対象物の境界線上に細長く生成される.このような小領域に最小二乗法を適用して線分をあてはめることにより線分を抽出することができる.本手法の特徴は以下のとおりである.(1) 原画像に対するただ1回の走査ですべての小領域を生成することができるため, 短時間で画像処理をするのに適当である.(2) 得られた小領域に対して線分をあてはめる際に統計的な計算を用いるため局所的な雑音に強い.(3) 生成された小領域の慣性等価だ円のだ円率によって, その小領域の細長さ, すなわち線分らしさが評価できる.本論文では, 提案した手法により画像を処理した実験例も示し, 本手法が有効であることを実証する.

著者

田中 章愛 坪内 孝司 友納 正裕 油田 信一

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2005, 2005-06-09