金沢工業大学情報工学科 中沢 実研究室（専門：パターン認識、ロボット)では、2024年9月18日（水）から20日（金）まで東京ビッグサイト 東4～6ホールで開催される「Japan Robot Week 2024」（主催：一般社団法人 日本ロボット工業会／日刊工業新聞社)に出展します。
【予定されている出展内容】
・遠距離恋愛支援システム
・災害時でも稼働できるLocation-based AR基盤の構築
・自己位置推定ロボット"i2labot"
・交差点における交通量調査の自動化
・人流計測システム
【各展示内容の概略】
■遠距離恋愛支援システム
人型の抱き枕で相手の心拍・体温・ハグ動作を再現するシステムです。相手の心拍は腕に装着したウエアラブル端末で、そして体温はサーマルカメラ（熱検知カメラ）で検出し、クラウドに送信します（心拍は過去10分間分の心拍数を抽出し、送信）。さらに人型抱き枕をハグした場合も、センサーで捉え、クラウド経由で受信側に送信します。
受信側は抱き枕に装着したスマートフォンのWebアプリで相手側の心拍を再現し、相手の体温も抱き枕に装着した電気ヒーターで再現します。ハグした情報は通信機能が搭載されたマイコン・ボード (EPS-WROOM-32)で相手の抱き枕に内蔵された腕機構を動かします。
2023年11月29日（水）から12月2日（土）に東京ビッグサイトで開催された「国際ロボット博」でも話題を集めたロボットです。
▶デモンストレーション動画（YouTube）
https://youtu.be/rwvQriaJZxc
■災害時でも稼働できるLocation-based AR基盤の構築
近年、現実世界の風景にバーチャルな情報を重ね合わせるAR（拡張現実）技術を活用したサービスが増え、観光や教育、ゲームなど、様々な分野で活用されています。このARの手法の一つに、スマートフォン等の位置情報に基づいてARオブジェクトを描画するLocation-based ARがありますが、Location-based ARを利用するためには、ARオブジェクトをダウンロードするためのインターネット接続と、クライアントの位置情報を把握するためのGPS接続が必要となります。
中沢研究室では、災害時や電波の届かない屋内といったインターネットやGPSが使用できない環境でも、場所に紐づくARオブジェクトが描画できる新たなLocation-based ARの基盤システムを提案しました。
具体的には、空間を一定範囲ごとに区切り、空間ひとつひとつにクライアント（スマートフォン）とARオブジェクトのやりとりを行う中間サーバーをシングルボードコンピューターであるRaspberry Pi4で構築。それぞれのサーバーには位置情報が保持されており、中間サーバーの通信範囲内に存在するクライアントから要求があった場合、対応するARオブジェクトを配信します。
すべてのARオブジェクトは中間サーバーが接続可能な親サーバーで管理されています。
▶デモンストレーション動画（YouTube）
https://youtube.com/shorts/6P2Jw_pAuyw
■自己位置推定ロボット"i2labot"
（自己位置推定にUltra Wide Band=超広帯域無線通信規格を利用)
現状の自律移動ロボットでは障害物回避や環境地図作成、自己位置推定、経路計画などのナビゲーションにレーザー光を使った測域センサ（LiDARライダー）を利用しています。ところが外界の状況により測位精度が悪くなる点が課題になっています。これに対してUltra Wide Band（超広帯域無線通信規格）は従来の無線の数百KHzや、Wifiの20MHzと比べて、帯域幅は7,500MHzとかなり広く、またテレビやパソコン等の電子機器が出す電磁波に比べても非常に小さな出力で通信します。また障害物の影響を受けにくいといった特徴から高精度の測位・測距センサーとして注目されています。
自己位置推定ロボット"i2labot"は、ロボットに取り付けられた複数の"タグ"が発信する電波を室内などに取り付けられたアンカー（受信機）が受信することで、ロボットの姿勢（角度）や相対位置を特定しながら自律走行できます。
この手法は地図なしでの走行や即席での経路変更ができるほか、製品としての実装が容易であるため、掃除ロボットの自己位置推定の一手法として確立が期待されています。
"i2labot"は自律走行とコントローラによる操縦が可能です。デモストレーション動画では、衝突防止のため、自律走行中であっても担当者がコントローラによる操縦可能の状態で待機しています。
▶デモンストレーション動画（YouTube）
https://youtu.be/jxjFDfRI6lo
■交差点における交通量調査の自動化
交通量調査は高速道路では97％が自動化されているのに対して地方の一般道では自動化は約3％に留まっています。
交差点では複数のカメラを設置し、各カメラで得た車両軌跡の位置情報を俯瞰図に統合して車両計測の精度を向上させることができますが、実際問題として交差点を管轄する自治体によってはカメラの設置位置の高さが制限されるだけでなく、低位置から十分な画角を確保するため広角カメラが用いられ、俯瞰図への変換が困難な場合があります。
中沢研究室では、低い位置に設置された広角カメラによって生じるカメラの歪みを除去するとともに、複数の視点を利用して物体の軌跡を補完することで、車両同士が重なることで生じる精度の低下を低減することができる鳥瞰図（BEV）変換手法を提案しました。
国内の2つの交差点で収集した実交通量調査データを用いて、提案手法の有効性を評価したところ、単一視点による自動計数よりも3%精度が向上していることがわかりました。
■人流計測システム
▶デモンストレーション動画（YouTube）
https://youtu.be/LFDHwCgrb3U
▼本件に関する問い合わせ先
金沢工業大学 広報課
住所：石川県野々市市扇が丘7-1
TEL：076-246-4784
FAX：076-248-7318
メール：koho@kanazawa-it.ac.jp
【リリース発信元】 大学プレスセンター
https://www.u-presscenter.jp/
