| 研究課題/領域番号 |
20K19830
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 名城大学 |
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研究代表者 |
田崎 豪 名城大学, 理工学部, 准教授 (40824660)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 姿勢推定 / インスタンスセグメンテーション / ロボットビジョン / 物体姿勢推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
円柱や四角柱などの単純形状物体は、形状を用いる従来法では高精度な姿勢推定が困難である。本研究は、ディープニューラルネットワークの判別能力の高さに着目し、単純形状物体のどの面が接地しているかを判別する。接地面の判別により、推定すべき姿勢の自由度を減らし、単純形状物体の姿勢推定精度を向上する新手法を提案する。提案手法の有効性を確認するため、単純形状物体陳列ロボットを開発する。開発したロボットで、コンビニ商品等の単純形状物体を自動陳列できることを確認する。
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| 研究成果の概要 |
小売店の省力化が期待されており、コンビニ商品整理作業ロボットの性能を競う世界大会まで行われている。しかしコンビニ商品のような単純形状物体は、形状特徴が少なく、整理に必要な商品姿勢の推定が困難であった。本研究は、AIの判別能力の高さに着目し、単純形状物体のどの面が棚に接地しているかを判別する。接地面を先に判別することで、三次元の姿勢推定問題を、棚上の一次元の姿勢推定問題として簡単化し、高精度に解く新手法を開発した。AIの学習に使用した商品について、学習時と異なる姿勢を推定させたところ、誤差5度以内で姿勢推定できた割合は99.9%となり、従来法より71.1ポイント向上することが確認できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物体の姿勢推定を高精度化できたことで、ロボットによる商品整理作業の実現可能性を示し、労働力不足という社会問題を解決に近づけることができた。さらに、三次元的な物体姿勢を、物体の接地面と接地面上の一次元の回転で表現することで、姿勢推定精度が向上するという知見は、他の物体姿勢推定手法にも応用できる。したがって、本研究成果で得られた知見は、物体姿勢推定という学術分野の発展に貢献できると考えられる。
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