@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219872,
 author = {浅井, 悠佑 and 青木, 俊介 and 米澤, 拓郎 and 河口, 信夫},
 issue = {21},
 month = {Aug},
 note = {コンピューティング技術や深層学習技術の発達に伴い，自走式配送ロボット (AMR) の利用が進んでいる．産業面での利用も加速しており，物流倉庫においては配送ロボットがピッキング作業の一部を担うなど，オートメーション化の流れは必至であると言える．しかし，物流倉庫には棚や商品が所狭しと置かれており，ナビゲーションをする際には多くの死角が存在する．従来の AMR は搭載センサのみを用いてナビゲーションするため，死角の多い環境においては，衝突の危険性がある．死角となりうる箇所を対象に見えない障害物の動きを対象とした手法が提案されているが，死角の場所が建物に依存している場合や実験室環境もしくは簡易なシミュレーションによる検証のみにとどまっている場合が多い．そこで本研究では，これらの問題を解決するために実環境でのセンシングを行い，センシング情報を配送ロボットナビゲーションに利用する仕組みを提案する．死角の位置の変化を念頭に，時間変化を考慮したコストマップ構築手法を提案し，実際の物流倉庫を模したシミュレーション環境において実験，評価を行う．},
 title = {物流倉庫における人・配送ロボット協調のためのセンサ統合システム},
 year = {2022}
}