| 研究概要 |
人間型高機能ロボット,生産工程におけるマシンビジョンなどの実現のための基本技術の一つとして,本研究は,従来取り扱えなかった不良条件(高ノイズ,照明変動,複雑背景,遮蔽,ハイライト,欠陥など)に対する高いロバスト(頑健)性を有し,2次元及び3次元環境において機能する視覚認識機能の実現,及びロバスト共分散推定法を利用したロバスト拡張カルマンフィルタの実現を目的とした.ロバスト高速画像パタン照合法を開発し,顕著特徴の自動識別・登録手法について研究開発を行なった.具体的には,方向符号照合法(OCM)に基づく方向符号化密度を用いた対象画像の拡大率及び縮小率のロバスト推定アルゴリズムを独自開発しそれを導入した学習型のロボットビジョンシステムを実現した.次に,対象物の色特徴および輪郭距離情報とを融合し特徴記述法を提案し,それに基づく高速ロバスト物体探索アルゴリズムを独自に開発した.更にそれに基づいて,ロバスト追跡システムを試作した.最後に,距離情景内において複雑で不良な遮蔽条件が発生する問題に対して,局所的な見え方データベースに基づくDepth Aspect照合アルゴリズムを独自に開発した.それに基づいて,3次元物体のロバスト追跡システムを試作した.
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