研究内容
熱赤外線画像を用いた自己位置推定
本研究では，夜間や暗所でもロボットが正確に移動するための，熱画像を用いた自己位置推定技術を開発しています．本手法の特徴は，可視光カメラ画像で構築した深層学習モデルを，熱赤外線カメラ画像用に活用する点です．熱赤外線カメラは暗闇を観測できますが，画像が不鮮明になりやすく，ロボットが環境の特徴を捉えにくいという課題があります．そこで，可視光画像から得られる鮮明な特徴情報を学習に反映し，熱画像からも環境構造を安定して読み取れるようにします．これにより，街灯のない屋外などの過酷な環境でも，ロボットが自己位置をリアルタイムに推定し，安全な移動や地図作成を行うことが可能になります．将来的には，明るさに依存せず自律的に活動できるシステムを実現し，夜間の警備や巡回作業の自動化に貢献することを目指します．