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成果報告書詳細
管理番号20190000000455
タイトル平成30年度成果報告書 人工知能技術適用によるスマート社会の実現 空間の移動分野 空間移動時のAI融合高精度物体認識システムの研究開発
公開日2019/6/14
報告書年度2018 - 2018
委託先名国立大学法人東京大学 オリンパス株式会社 国立大学法人電気通信大学 国立研究開発法人産業技術総合研究所 株式会社デンソー 一般社団法人マイクロマシンセンター
プロジェクト番号P18010
部署名ロボット・AI部
和文要約件名:平成30年度成果報告書 人工知能技術適用によるスマート社会の実現/空間の移動分野/空間移動時のAI融合高精度物体認識システムの研究開発
 
 本事業は、昨年度「次世代人工知能・ロボット中核技術開発/次世代人工知能技術分野」に引き続きH30年度に「人工知能技術適用によるスマート社会の実現/空間の移動分野」として、当初H29年度に掲げたH30年度末目標達成を目指して実施したものである。自律移動ロボットやパーソナルモビリティ等の、自律移動機能を持つロボットに着目し、様々な外乱のある実環境において、どこに何があるかの認識精度を、従来にないレベルに高める革新技術の先導研究として取り組んだ。可視光と同じ視点から撮影した赤外光(距離情報を含む)の画像情報とカメラの姿勢情報を融合する物体認識アルゴリズムについて研究開発した。また、ロボットに搭載可能で、画像情報と姿勢情報の質を飛躍的に高める革新センサとして、プラズモニックワイドバンドイメージャと高精度分子慣性ジャイロの研究開発を実施した。先導研究としてそれぞれの技術の可能性について東京大学、電気通信大学、オリンパス、デンソー、マイクロマシンセンターが分担実施した。
 高精度物体認識アルゴリズムは、H30年度末目標である歩行者に対する日中及び夜間の検出精度値及びガラスでの認識精度の向上、ジャイロを含めた移動ロボットでの検出精度評価を完了した。そのために試作した可視・中赤外同軸カメラでの画像データセットを用い深層学習をベースとした新しい認識アルゴリズムを開発した。また、ロボット台車に可視・中赤外同軸カメラを実装し様々な実証実験への対応準備を完了した。
 プラズモニックワイドバンドイメージャは、H30年度末目標であるSi中赤外光検出素子単体の基礎性能検証及び試作ラインでのプロセス検証、これを画素としてイメージャ化を想定した回路の検証、及び積層イメージャにおける一体化、接合技術の検証を完了した。またSi赤外イメージャの具体的アプリとして距離計測に必要な要求機能について抽出した。
 分子慣性ジャイロは、静止液体に働く回転運動に起因した慣性力を、カンチレバー型力センサを検出素子として高感度に検出するという新原理に基づき、H30年度末目標であるカンチレバー素子と回路でS/N比の向上、試作ラインでのプロセス検証、新たな高感度化の検証、等を実施し目標を達成した。
 研究期間中、月1回の頻度で研究会を実施し、研究開発の進捗状況の共有化及び諸課題の取り組みの整合等を密に行った。これによりH30年度末目標を達成できる良好な研究成果が得られ、2月に実施したNEDO先進AIシンポジウムで報告した。
英文要約Title: R&D of AI-enabled Innovative Recognition System for spatial mobile Robots (FY2018) Final Report

This R&D project was advanced as one of the FY 2018 projects in “Future AI and Robot Technology Development Project / Next Generation Artificial Intelligence Technology Area” following the previous FY 2017 term, which was initially in “The Next Generation Core Technology Development/The Next Generation AI Technology Field (Cutting-edge Research)”. In the project, the final goals set in FY 2017 were pursuit. The research target is to develop new vision technology of robots such as autonomous mobile robots and personal motilities. We proposed an innovative technology to enhance recognition accuracy of objects in real environment with various disturbances. The proposed recognition algorithm used the fusion of image information of infrared light (with distance information) and that of the visible light taken from the same viewpoint. Camera posture information was also employed to enhance accuracy. An AI technology was used for the fusion of sensor information. We developed a spectroscopic imager and a high precision gyroscope as innovative robot-mountable sensors which enhanced the quality of image information and camera posture information. As a leading period of the research, the possibility of each technology was examined in The University of Tokyo, The University of Electro-Communications, Olympus, DENSO and Micromachine Center.
Research of the recognition algorithm; we have completed FY 2018 final goals: improvement of walking person recognition precision in both day and night times through a window glass. Investigation on recognition precision for images taken by the visible and mid-infrared coaxial camera installed on a mobile robot car was accomplished. A new deep learning algorithm was developed and applied for image data sets taken using the coaxial camera, and a demonstration experiments were conducted in various environmental conditions.
Research of the plasmonic wideband imager; we have completed FY 2018 final goals: evaluation of performances of the Si infrared light detecting element, its fabrication process investigation, and construction of a prototype peripheral readout circuit, feasibility check of integration of the imager by LSI stacking and bonding technologies, and extraction of required performances of the imager for distance sensing application.
A new spiral gyroscope was developed using a MEMS force sensor chip, which detects an angular acceleration exerted on a static liquid embedded in a sensor. We have completed FY 2018 final goals: improvement of the S/N ratio, fabrication process evaluation on a MEMS line, and investigation of new principle for improving sensitivity.
Research meetings were taken place once a month to firmly share the progresses and to coordinate the efforts. As the result, the final goal was achieved at the end of FY 2018, and the research achievements were reported in a NEDO symposium held in February 2019.
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