位置同定方法は、 試合開始時に正確な値を入力しておき、試合中はエンコーダからの 情報を使って現在位置を更新する方法が一般的であるが、 この方法では接触や衝突などによる、位置情報の狂いが容易に考えられる。
そこで、本研究では視覚と環境モデルを用いた位置同定手法を提案する。
本研究で構築した環境モデルでは、コンピュータ内に準備したサッカーフィー ルドを用いて、位置情報からロボットの視界画像を作り出すことができる。 この環境モデル内で、実ロボットの視界画像に近い視界画像を 生成する位置を探索することにより、位置同定を行うことができる。 今回用いたロボットはカメラ画像上のゴールの高さと縦横比より推定した位置を 保持している。 この位置を探索の初期値として、その近傍を山登り法で探索 して最適値を求める。
本手法を実装し、ロボットの視界画像のみでは1m〜50cmほどあった誤差が環境モ デルを使った探索により40cm〜 20cm程に補正できることを確認した。
本手法はのメリットとしては、エンコーダや非接触センサとは異なり、 フィールドの大きさに精度が 依存しないこと、壁というランドマークを必要としない点が優れていること、 がある。