電気自動車向けのバッテリー交換需要に対し、交換ステーションでのバッテリーパックのロック機構の位置決め問題に着目し、点群分割に基づくバッテリーパックロック機構の6D姿勢推定手法を提案した。本手法はYOLOv5ネットワークを用いてシーンからロック機構の点群を分割し、ボクセルフィルタリングと移動最小二乗法によって点群のフィルタリングおよび平滑化を行う。点群分割ネットワークを導入することで点群のラベルを予測し、高速点特徴ヒストグラム特徴にグローバルなセマンティック特徴を加えることで、高速点特徴ヒストグラムの局所特徴のみという欠点を補完し、この特徴に基づいてランダムサンプルコンセンサス剛体点群登録を行い、ロック機構点群の6D姿勢を推定する。最後に反復最近点法アルゴリズムを用いて姿勢推定結果を補正する。実験結果より、点群分割に基づくロック機構の6D姿勢推定アルゴリズムは高精度であり、環境雑音による誤対応を克服し、ロック機構の姿勢を正確に取得できることが示された。姿勢推定の角度誤差は1.90°、並進誤差は1.4 mm、RMSEは1.5 mmに達し、交換ステーションでのバッテリードッキング位置決めに有効な解決策を提供する。

交換ロボット;バッテリーパック;姿勢推定;点群登録;点群分割