| 研究概要 |
感覚と行動による実環境の理解を目指して,車輪型ロボットに搭載可能な単眼視の物体認識システムの研究を進めている.本年度は,(1)物体の見え方による位置推定ならびに物体認識の高速化に関する研究を進めた.
(1)物体の見え方による位置推定
入力画像が与えられると,エッジ抽出,細線化,Hough交換,ρ-θ空間でのクラスタリングを行い,線分の要素となる線要素を求める.物体の3次元モデルは予め用意しておき,画像認識が可能と予想される全ての位置,物体の回転方向の仮説(見え方仮説)を生成し,得られた線分要素に類似した仮説へ,その線分の長さを投票する.最も得票のあった見え方仮説を現在の認識結果とする.
ロボットの移動に伴い,投票結果も移動させる.これによりロボットの移動伴う環境の見え方変化にも対応する.
(2)物体認識の高速化
上記の物体認識の高速化を高性能のワークステーションと,DPSボードを用いて実現した.モデルからの見え方生成を高性能ワークステーションで,画像からの特徴抽出をDSPボードを用いて行った.
現在,実際のロボットにカメラを取り付け,実際に動作させて,本方式の有用性を検証している.実際は,廊下の凹凸などによって角度は,必ずしも安定しない.そこで,廊下の特徴を利用してカメラの多少の角度変化にも対応可能なよう改良を加えていきたい.また,画像が大きく揺れる脚型ロボットの認識システムとしての検討も行っていきたい.
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