高速骨格トラッキング手法と速度ポテンシャル法を用いた動的環境下での実時間衝突回避
ロボットと人間の共存を考えると、ロボットは安全のために人間との衝突を避けなければならない．
そこで本研究では，ディープラーニングに基づく検出とオプティカルフローを用いた高速骨格追跡手法を開発する．
さらに，速度ポテンシャル場に基づき，人間の腕の骨格を障害物としたリアルタイム衝突回避経路探索手法を開発した．
その結果，従来手法の5倍以上となる369Hzで腕の6関節を追跡することに成功した．
また、本衝突回避経路計画法の有効性をシミュレーションで検証し、10000Hz以上で動作することを確認した．
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