2020 Fiscal Year Annual Research Report
ロボット体表面に配置された多眼高速視覚ネットワークによる視覚サーボ制御
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19H02102
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
並木 明夫 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40376611)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
妹尾 拓 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (10512113)
山川 雄司 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (90624940)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 高速ビジョン / 視覚サーボ制御 / 高速マニピュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
従来の知能ロボットでは，使用するカメラ台数は少数に抑えられ，設置場所も人間のように頭部に装着するか，ハンドアイとして手先に装着するかのどちらかであり，視界は狭く，オクルージョンによる死角が頻繁に生じるという問題があった。そのため，複雑なタスクでは成功率が上がらず，作業速度も人間以上に遅くなっていた。本課題ではこの問題を解決するために，小型高速カメラをロボットの体表に高密度で配置することで，「無死角性」と「高速性」を実現する多眼高速ビジョンネットワークシステムを実現する．今年度は下記の研究を行った．
[多眼高速ビジョンハンドの開発]前年度に開発したシステムを改良する。これは超小型カメラ８台をロボットハンドの指表皮に埋め込んだものである．USBから画像を取得するためのソフトウェアを改良することで，120Hz以上の画像を安定して取得するとともに，ホワイトバランス等のカメラ制御パラメータをリアルタイムで変更できるようにした．
[多眼視覚サーボ制御] 前年度に開発した多眼システムのために，ロボット表皮上に配置された複数のカメラを効果的にキャリブレーションするための手法を考案した．関節角の誤差についても同時にキャリブレーションすることで，カメラパラメータを高精度に推定することを可能とした．
[カメラネットワークの動的最適経路制御] 前年度に引き続き，対象検出・衝突検出の緊急度・優先度に応じて個々のカメラからの情報を動的に変えるシステムの開発について検討した．
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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
研究予定の，多眼高速ビジョンハンドの開発，多眼視覚サーボ制御，カメラネットワークの動的最適経路制御，の全てについて研究を順調に進めることができた．
特に，多眼視覚サーボ制御については，当初の計画では予期していなかったカメラキャリブレーションの困難さが新たな問題となったが，これまでにない新しいキャリブレーションの問題であることが判明して，新たに独創的なカメラキャリブレーション手法を提案することができた．この研究成果については既に研究発表を行っており，ジャーナル論文としての投稿の準備を行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画に基づき研究を進める．具体的には下記のとおりである．
(1)多眼高速ビジョンシステムの開発：開発したシステムの改良を行う．カメラの数を増やすとともに，データ通信と画像処理ユニットについて改良を行う．
(2)カメラネットワークの動的最適経路制御:(1)の開発と同時に最適なデータ転送について検討する．
(3)多眼視覚サーボ制御:今年度開発したアルゴリズムを改良し，多様なマニピュレーションへの対応を目指す．
(4)無死角を実現する実時間３次元認識：(3)の視覚サーボの研究と並行して，体表面上の複数のカメラによる２次元画像と３次元距離画像を統合することで，無死角となるような環境認識の実現を目指す．
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