情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

　移動ロボットが人にサービスを提供するためには、与えられた空間内でのサービス対象の人の位置が分かっている必要がある。
　本論文ではSLAMにより得られた環境地図のもとで全方位カメラからの画像により人の位置を推定する問題を取り扱う。
　人検出に使用する特徴にHOG特徴を使用し検出のための学習をRealAdaBoostによって行う。
　与えられた環境地図と自己位置を用いることで、全方位カメラで撮影した画像からの人物の検出範囲を制限することにより、地図上でのより正確な人物の位置を推定する。
　全方位カメラを固定して検出を行った場合と、移動ロボットに搭載して検出を行った場合での精度を確認することを通じて提案手法の有用性を確かめる。