2006 Fiscal Year Annual Research Report
教示画像群と全方位画像の変形パタン照合に基づく移動ロボットの行動決定
| Project/Area Number |
18800001
|
|---|
| Research Institution | Hokkaido University |
|---|
Principal Investigator |
高氏 秀則 北海道大学, 大学院情報科学研究科, 博士研究員 (90431329)
|
|---|
| Keywords | ロボットビジョン / 移動ロボット / 画像照合 / 特徴抽出 / スケール変化 / 変形度 / 信頼度 / 方向符号照合法 |
|---|
| Research Abstract |
1.ユーザフレンドリーな知識提示手法として,ロボットが獲得した全方位画像をユーザが理解し易いパノラマ画像に変換し提示する手法を開発した.この際,パノラマ画像全体ではなく,ロボットとユーザとの知識共有に必要となる特徴的な部分画像の抽出を行った.特徴抽出には,局所的な照明変動などの不良条件に対して強いロバスト性を有する方向符号を特徴量とし,その分布の多様性を方向符号エントロピーを用いて評価することで,環境中から照合に適した複雑領域を部分画像群として抽出した.更に,ユーザにとって認識し易い画像のみを提示するため,画像内における方向符号の分布を評価することで,背景とは区別可能な対象物(孤立対象物)を捉えた画像を選択した.これにより,ロボットにとって照合がし易く,かつユーザにとって理解し易い部分画像群を抽出し提示することが出来た.
2.変形パタン画像照合法として,スケール変化のある実画像に対応可能なロバストな変形パタン画像照合法を開発した.ユーザからの教示される画像群が撮影された位置とロボットの現在位置とが異なると,撮影位置の違いによるスケール(対象物までの距離)変化および対象物の状態(変形)が問題になる.スケール変化への対応方法として,孤立対象物を捉えた画像において,固定サイズの領域内に含まれる有効な特徴量の割合がスケール変化と相関関係をもつことをスケール推定に利用した.この際,孤立対象物のモデル化には,正方領域モデルと長方領域モデルの2つに分けて定式化しスケール推定を行うことで,スケールが異なる画像間の照合度を高めることが出来た.変形として,地面と垂直方向の直線を軸とする回転変形を扱った.教示画像と対象画像間の方向符号のヒストグラムを比較することにより,回転変形時の回転角度を推定する手法を開発した.
|
