内界センサを用いたブルドーザの自己位置推定への機械学習の応用

抄録

鉱山ブルドーザの自己位置推定には全地球航法衛星システム（GNSS）が利用されてきた．しかしオープンピットの谷底での作業時などGNSSの情報を利用できない場面では，GNSSに依存した自己位置推定はうまく働かない．そこで本論文ではGNSSに依存しない鉱山ブルドーザの自己位置推定手法を提案する．提案手法はローカル座標系での3軸速度を推定する速度推定部とグローバル座標系での位置や姿勢を推定する位置推定部から構成される．速度推定部では内界センサの情報を機械学習モデルに入力しローカル座標系での3軸速度を推定する．位置推定部では速度推定部で推定したローカル座標系の速度とIMUで計測した角速度および加速度からグローバル座標系での位置や姿勢を拡張カルマンフィルタを用いて推定する．評価実験では機械学習モデルを使用しない従来手法と比較して提案手法の位置推定精度が高いことを確認した．特に掘削などのスリップが多発する作業中において，提案手法は精度の高い位置推定が実現できていることが確認できた．