ポイントクラウドデータを利用した空間領域分割による空間のカテゴリ分類

田中 康之 (1151066)


サービスロボットにとって,空間識別は重要な機能の一つである. 空間識別には,従来,カメラによる視覚情報を用いた研究が行われてきたが,近年は距離情報を用いて屋内施設の構造から空間を識別する研究が盛んに行われている. しかし,距離情報の取得には二次元レーザ距離センサを用いることが多く,空間識別として十分な性能には至っていない.

そこで,本研究ではマルチレイヤ型LIDARによって取得した三次元点群であるポイントクラウドを用いて空間識別を行った. 空間には領域性があることから,識別性能向上のため屋内施設の壁情報を取得して空間領域を分割する手法について提案する. 空間識別手法には,三次元局所特徴量であるスピンイメージを用いたBag-of-Featuresによる物体認識手法を用いた. 本発表では,提案手法について述べ屋内施設における空間識別実験によって得られた結果について説明する.