| 研究課題/領域番号 |
20K19830
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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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| キーワード | ロボットビジョン / 姿勢推定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、商品に姿勢推定のためのマーカーを貼付することなく、高精度に姿勢推定を行い、商品陳列作業を自動化するロボットの開発を目的としている。陳列作業を頻繁に行うコンビニやスーパーマーケットの商品は三角柱や四角柱、円柱などの単純形状物体が多いため、単純形状物体で姿勢推定を行うことが課題となる。令和二年度は、特定の位置に商品を置いた場合に高精度に姿勢推定できる手法の確立と、最終年度で使用するロボットの開発を行った。令和三年度は、カメラの画角内であれば、位置を限定しなくても商品の姿勢推定ができるように、画像上で対象商品を切り抜くセグメンテーション手法を開発した。
セグメンテーションは、姿勢推定の前処理にあたるため、姿勢推定の処理時間を考慮すると、高速で動作することが望ましい。しかし、画像中のすべての商品をセグメンテーションする従来手法では、すべての物体をセグメンテーションするため、処理に時間がかかる。そこで、ロボットアームが作業できる商品対象は一つであることに着目した。セグメンテーションを行いやすい商品のセグメンテーション結果だけを使用することで、従来法より2.5倍高速に商品をセグメンテーションすることができた。また、一つの商品に着目することで、プログラムを動作させるために必要なメモリも約90%削減することができた。
セグメンテーション結果から姿勢推定を行うシステムを開発し、令和二年度に開発したロボットに実装した。処理時間について、開発したシステムは画像入力から一つの商品の位置姿勢を出力するまで103msで動作することが確認できた。また、セグメンテーションできるようになったことで、コンビニ商品であるサンドイッチを複数置いても、一つずつ順番に位置姿勢を推定し、把持することに成功した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和三年度の実施計画であった商品位置の切り出しと、ロボットによる把持動作確認は実行できた。令和三年度は一つの商品を対象とする予定であったが、複数の商品で把持ができたので計画より順調に進んでいる部分もある。しかし、商品を把持するだけで、正しい姿勢に置きなおすことができていないので、令和四年度に対応したい。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和四年度に実施予定であった、ロボットによる商品の陳列作業を実施する。現在は、検出された商品の重心に向かって、商品の真上からロボットハンドを近づけることで把持を実施している。しかし、商品の姿勢によっては、把持できたとしても、ロボットアームの関節角の制限から、陳列姿勢に置きなおすことが難しいことがある。そこで、ロボットハンド先端に、商品にかかる重力で姿勢を変更できる回転機構を取り付ける。回転機構の導入により、陳列姿勢への置きなおし回数を削減し、動作手順が少ない陳列作業を実現する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた最も大きな理由は、昨年度から続くコロナの影響により、学会がオンライン参加になったことである。オンライン参加のため、移動にかかる費用が削減でき、次年度使用額が生じた。しかし、移動にかけていた時間も削減できたため、研究が進み、予定より早く論文誌投稿を実施するなど、成果発表の場が多くなっている。したがって、移動で削減できた費用は、より多くの成果発表のために使用するように計画を変更したい。
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