ナビゲーション可能なパスを決定するためのフロアセグメンテーション

私のアプリケーションでは、ロボットに次の物理的な設定があります。

• フィードバック付き差動駆動機構（ホイールエンコーダー）
• ロボットのベースに既知の変換が実装された市販のWebカメラ（RGB、奥行きなし）

ロボットは構造化された屋内タイプの環境（オフィス、自宅、大学など）をナビゲートします。ビジョンセンサーを使用して、環境内のナビゲート可能なパスを特定できるようにしたいと考えています。

単一のビジョンセンサーが与えられたときに安全な移動経路を見つけるという問題に取り組むための最良の方法は何ですか？

編集： 私は、実際の経路計画のメカニズムよりも視覚処理技術に興味があると思います。

この主題に関して利用可能な文献を見てください。原則として、行動ベースとセンス/計画/行動の2つの異なる方法を使用できます。

• 行動ベースのアプローチの場合、目標を達成する方法はたくさんありますが、環境にも依存します。私が見た非常にシンプルでエレガントなソリューションの1つ（手元に参照はありません）は、目の前にあるピクセルを地面と想定し、何らかのフラッディングアルゴリズムによってパターンを拡張することでした。これを地面に投影すると、移動できます。オプティカルフローはもう1つの可能なソリューションであり、処理能力が少し高くなりますが、テクスチャ環境ではより堅牢になる可能性があります。周りの文献を見てください、もっとたくさんの方法があると思います。

• より複雑ですが、より堅牢なのは、モーションから環境のモデルを取得するためのある種の構造です。これは単眼カメラではそれほど簡単ではありませんが、可能です。次に、通過可能性マップを生成し、経路計画（ある種のA *またはD *）を実行してから、それに従って経路を追跡できます。

オクルージョンを使用したビジュアルサーボテクニックを見ることができます。つまり、視覚サーボを使用して、床や壁（ドアなど）の「ウェイポイント」に到達しようとします。