2017 Fiscal Year Research-status Report
人間動作のロギングに基づく日用品の操作方法獲得に関する研究
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17K12761
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
秋月 秀一 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 助教 (40796182)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 3次元物体認識 / 位置姿勢認識 / 3次元点群処理 / アフォーダンス / 知能ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究プロジェクトの目的は，生活支援ロボットによる物体操作タスクの実現を目指し，日用品の3D形状にその使用方法を記述した，形を持った日用品の取扱説明書を生成する．最終的な目標は人が日用品を使うようすを色距離データの動画像としてセンシングし，どの部分をどのように使用したのかという動作履歴を日用品の形状にマッピングする手法（これを動作ロギングと呼ぶ）を提案することである．
この手法の構築のために重要なモジュールである，色距離データにおける物体の位置姿勢認識手法の開発に取り組んだ．一般的に物体の姿勢は，対象物のCAD等の3D形状モデルをリファレンスとしたモデルマッチングによって推定される．モデルマッチングは現物と同一物体の3Dモデルを必要とする性質上，この条件が成り立ちやすい製造等の産業用途に利用されるケースが多かった．しかしながら，対象物を道具に変更することを考えると，現物に対応した3Dモデルが存在する場合が少なく，通常のモデルマッチングでは姿勢を推定することが困難になるという問題点が発生する．
そこで，現物の3Dモデルが利用できない場合においても物体の姿勢を推定することのできる手法の開発をおこなうこととした．
この手法が実現によって，1つの3Dモデルにさえ機能属性や把持方法を関連付けておけば，そのまま現物の物体を取り扱うことが可能となる．対象物ごとにモデルデータを用意する必要がなくなるという，実用上で大変有意義な効果が得られる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究プロジェクトが最終的に目標とする，3D形状データへの動作記述のための最も重要なモジュールである，位置姿勢認識手法を提案し，有効性を確認することができたため．今後はこの姿勢推定手法を利用することによって，低コストに動作ログの生成が可能になる．
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| Strategy for Future Research Activity |
物体の位置姿勢認識と人間の関節位置推定手法を組み合わせ，動作ロギングシステムを提案し，その有効性を実証する．このために用意した日用品を操作する様子をRGB-D動画として100例以上撮影し，動作ログをおこなう．
さらに動作ログがついていない物体（未知物体）に対する操作方法推定手法への拡張も進めていく．本研究によって取得した動作ログを学習データとし，未知物体に対する動作ログをその物体の操作方法として生成する手法の開発にも着手する．
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| Causes of Carryover |
購入予定であったモーションキャプチャ装置の代替となる画像処理手法が利用できることが判明し，装置を購入しなかったから差額が生じています．これは次年度で新たに使用予定の計算機の購入費用やアノテーション用の人件費として計上することを計画しています．
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