名城大学理工学部メカトロニクス工学科
機械情報システム研究室（目黒研究室）

汎用のGNSS/IMUを利用しつつも都市部でレーンレベルの位置推定が実現可能な手法の提案．直前の数十秒間で受信したデータで最適化を行うことで，都市部におけるマルチパスを排除し，絶対位置精度の高精度化を実現している．GNSSドップラを利用した方位角推定，センサ（IMU，車輪測）誤差推定がポイント．名古屋，お台場，新宿といった都市部での評価を実施．
[1]Junichi Meguro, Takuya Arakawa, Syunsuke Mizutani and Aoki Takanose, Low-cost Lane-level Positioning in Urban Area Using Optimized Long Time Series GNSS and IMU Data, The International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2018, 2018 10 Link
[2]荒川 拓哉，水谷 俊介，高野瀬 碧輝，滝川 叶夢，目黒 淳一，GNSSドップラを活用した都市部におけるレーンレベル位置推定の実現，計測自動制御学会論文集ロボティクスシンポジア特集号，2019年11月号 Link

汎用のGNSS/IMUを用いてもお台場のような高架を含む都市部でも30cmの位置精度を90%の場所で達成できる手法を提案．RTK測位解の信頼性判定と，信頼できるRTK測位解を活用した自動車の姿勢の最適化がポイント．
[1]滝川叶夢，渥美善規，高野瀬碧輝，目黒淳一，初期方位角の探索によるRTK-GNSSと車両軌跡の最適化に関する研究，システムインテグレーション部門講演会（SI）2020.12

衛星測位では高さ推定の精度が平面と比べて劣化しやすいことを利用し，高さ変動をGNSS/IMUで高精度に推定をすることで，RTK測位解の信頼性を判定する手法を提案．進行方向の加速度計の誤差をRTK測位解を利用して推定することで，車両のピッチ角を高精度に推定していることがポイント．
[1]Aoki Takanose, Yoshiki Atsumi, Kanamu Takikawa, Junichi Meguro, Improvement of Reliability Determination Performance of Real Time Kinematic Solutions Using Height Trajectory, Sensors, 21, 2 Link
[2]Aoki TAKANOSE, Yoshiki ATSUMI, Kanamu TAKIKAWA, Junichi MEGURO, “Focus on Height Fluctuation Kinematic Positioning Reliability Judgment”, ION GNSS,St. Louis, Missouri, 2020, 9
[3]渥美善規，荒川拓哉，高野瀬碧輝，滝川叶夢，柏本崇宏，目黒淳一，GNSS/IMUの高さ変動に着目した自動車に適用する位置推定の信頼性検証に関する研究，ロボティクスメカトロニクス講演会2020，2020.5

GNSS Dopplerを活用して車両の横すべり角を推定することで，自動車の軌跡推定性能を向上させる手法を提案．二輪モデルを仮定して，横すべり角が横加速度に比例するとして，その係数をGNSS Dopplerで計測できる方位角より学習することがポイント．
[1]Aoki TAKANOSE, Yoshiki ATSUMI, Kanamu TAKIKAWA, Junichi MEGURO, “Vehicle motion estimation by low cost GNSS / IMU Accuracy improvement by IMU correction using GNSS”, ION GNSS,St. Louis, Missouri, 2020, 9
[2]高野瀬　碧輝，渥美　善規，滝川　叶夢，目黒　淳一，都市部環境下で適用可能なGNSS/IMUに関する研究　－横すべり角を考慮した相対位置性能と絶対位置性能の評価－，自動車技術会論文誌，2020 年 51 巻 4 号 p. 721-726　Link
[3][5]Kanamu Takikawa, Yoshiki Atsumi, Aoki Takanose and Junichi Meguro, Vehicular Trajectory Estimation utilizing Slip Angle based on GNSS Doppler/IMU, Robomech Journal, Article number: 5 (2021)  Link

都市部環境下では衛星の遮蔽やマルチパスによりRTK-GNSSの利用性が低下し，さらに整数不定性の誤決定による測位誤差の増大（ミスFIX）が発生することが知られている．そこで本研究では，LAMBDA法の第一解にも高精度な解が多いことに注目し，車両運動を活用することで従来のRatio-testに変わる信頼性判定法を提案し，都市部環境下において信頼性を維持しつつも，利用性が高い位置推定を実現することを目指す．
[1]近藤海斗，滝川叶夢，渥美善規，高野瀬碧輝，目黒淳一，車両軌跡を考慮した整数不定性の信頼性判定による都市部高精度測位の実現，ロボティクスメカトロニクス講演会2021，2021.6

株式会社マップフォーと開発をしているオープンソースGNSS/IMU．当研究室で開発したアルゴリズムを中心に実装することで，自動運転に資する位置推定精度を汎用的な機器で達成できるようにすることを目指している．ROSで実装がされており，Autowareとの連結も可能．GitHubで公開中．LINK

三次元点群を利用した位置推定は自動運転で活用されています．しかし，その位置推定の性能は，三次元点群の精度と環境に依存をします．本研究では，三次元点群の位置精度の評価に注目をして，用意された点群が自動運転で利用するのに十分な精度があるか判定する手法を開発しています．
[1]Takaya Murakami, Yuki Kitsukawa, Eijiro Takeuchi, Yoshiki Ninomiya and Junichi Meguro, Evaluation Technique of 3D Point Clouds for Autonomous Vehicles Using the Convergence of Matching between the Points, SII2020, Hawaii, 2020.1 Link
[2]村上 貴哉，橘川 雄樹 ，竹内 栄二朗，二宮 芳樹，目黒 淳一，自動運転に適用する三次元点群の評価に関する研究（位置ずれの検出のための三次元点群の評価指標の提案），2020 年 86 巻 892 号 p. 20-00151 Link

自動運転に利用される三次元点群の作成方法として，Mobile Mapping System(MMS)を利用する方法，SLAMによる方法が知られています．MMSは高精度かつ絶対位置で管理された三次元点群が生成できますが，高価な機材を利用しているため汎用的に利用することは難しい問題があります．一方，SLAMは3D LiDARで自動運転に利用可能な三次元点群が生成できますが，絶対位置で管理がされていないため，更新・保全が難しい問題がありました．そこで本研究では，汎用的なRTK-GNSS/IMUを活用し，信頼性が高い測位結果を活用することで，低コストなセンサで自動運転に利用可能で，かつMMSと同等の更新・保全が可能な三次元点群の生成を目指しています．
[1]松尾純汰，村上貴哉，佐藤友哉，橘川雄樹，目黒淳一，GNSS/IMUを活用したSLAMの改善による三次元点群構築の高精度化，システムインテグレーション部門講演会（SI）2020.12

自動運転等に利用可能な三次元点群を簡易に作成するため，バックパック型のハンディ型のマッピングシステムを構築しました．3D LiDAR，データ取得用の計算機，GNSS/IMUから構成されており，手軽にデータ収集と収集と点群生成が可能です．
[1]武村健矢，山崎雄大，高野瀬碧輝，陳泫兌，橘川雄樹，目黒淳一，ハンディ型マッピングシステムを用いた三次元点群の構築に関する検討，ロボティクスメカトロニクス講演会2020，2020.5

自動運転で3D LiDARを利用した位置推定が活用されています．しかし，3D LiDARを利用した位置推定には，その精度が環境（例：トンネル，渋滞）に依存するという問題が知られています．また，自動車のルーフに高分解なLiDARを設置することが望ましいですが，LiDARの性能・数，設置位置に寄っても位置推定性能は変化します．そこで本研究では自動運転シミュレータを利用して，特定の環境・条件における位置推定性能の評価する手法の検討を行っています．
[1]山崎雄大, 村上貴哉, 橘川雄樹, 二宮芳樹, 目黒淳一, LiDAR 性能/設置位置と位置推定精度の関係性検証に関する研究，ロボティクスメカトロニクス講演会2020，2020.5 

自動運転を始めとした高度な位置推定，車両制御にはジャイロを始めとしたIMUの性能が重要となります．しかし，IMUを移動体に適用する場合，アラン分散に代表される従来の性能評価の性能指標が利用できないことが知られています．そこで本研究では，移動体において必要な位置推定性能を達成するために十分なジャイロを選定する手法を提案することを目指しています．
[1]渥美善規，高野瀬碧輝，滝川叶夢，目黒淳一，車両軌跡推定に用いる IMU の性能 と車両軌跡推定性能の関係，システムインテグレーション部門講演会（SI）2020.12
[2]Yoshiki ATSUMI, Kaito KONDO, Sora YASUE, Yuta HODA, Junichi MEGURO,“Evaluating the relationship between gyro performance and vehicle trajectory accuracy in a dynamic environment”, ICAM2021, 2021, 7 

様々なVirtual Realityを活用したシステムが提案されています．本研究ではロボット化した電動車いすを利用したVRの体感システムの開発を行っています．開発したシステムでは，限られたスペースでも人間に疑似的な感覚を起こさせることで，違和感が少ない体験をすることができます．
[1]畑中拓，笹井大和，小玉亮，目黒淳一，モーションプラットフォームを活用した空間の錯覚に関する研究　―錯覚と回転運動の関係性の検証―，ロボティクスメカトロニクス講演会2020，2020.5
[2]武村健矢，畑中拓，岡田純弥，目黒淳一，小型モビリティを用いた空間の錯覚に関する研究―並進移動と回転による知覚の検証―，第38回日本ロボット学会学術講演会，2020.10

スマートフォンやタブレットにLiDARが搭載されるようになり，様々なAR技術の開発がされています．そこで本研究では，LiDARを活用したLocalization（位置・姿勢推定）技術を適用することで，ARで高精度地図を活用可能にしました．動画の事例では，大学構内に様々な動物を登場させています．これらの動物の経路は地図情報に基づき，事前に規定されています．将来的には，地図に保存された建物情報を活用し，ARオブジェクトの動作を自動決定することも検討しています．
[1]南辰弥，武村健矢，目黒淳一，拡張現実における高精度地図の活用に関する研究，ロボティクスメカトロニクス講演会2021，2021.6

本研究ではロボット化した電動車椅を活用して，ごく狭い範囲で能動的に操作ができるなカート体験を可能にしました．開発したシステムでは，2.4メートル四方に制限された区域においても，電動車椅子をVR画像と合わせて動作させることで，違和感が無いカート体験が可能なことを示しました．
[1]岡田純弥，今井孝成，畑中拓，目黒淳一，　小型モーションプラットフォームの利用性向上に関する研究─体感の錯覚を活用した動作範囲の限定─，第39回日本ロボット学会学術講演会，2021.9