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研究内容

三次元視覚処理に基づく実環境認識

研究概要

実世界で行動するロボットには視覚による環境認識の機能は移動や物体操作などの運動にかかわるタスクにおいても,人間や環境を知るというタスクにおいても本質的に重要である. 本研究ではステレオ視により,画面中のすべての点でカメラからの距離を計測する距離画像生成をベースに,ロボットに搭載可能な高速な三次元視覚処理の研究を行っている.

実時間距離画像生成

画像中の局所領域の相関演算によりステレオ視の対応領域を検出する手法は冗長な計算を多く含むことが知られている. この冗長性を取り除く手法として再起相関演算法が知られている. 本研究ではこの再起相関演算法をCPUの二次キャッシュに対して最適化し,マルチメディア命令を利用することによりロボットに搭載した計算機でもリアルタイムに距離画像が生成できることを示した. またオクリュージョンや誤対応領域を検出する手法として知られている一貫性評価を再起相関演算法のループ内で高速に計算する手法を提案した.

<再起相関演算法の原理>
<距離画像生成による脚着地点の確認>

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三次元距離フロー生成

ロボットが移動している際に実環境内に他の移動物体がある場合には,距離画像からはその動き情報は検出できない. そこで1枚の二次元オプティカルフロー画像と2枚の距離画像から画像中の各点の三次元動きベクトルを検出する三次元距離フロー生成手法を提案した. 二次元オプティカルフロー画像は再起相関演算法を二次元に拡張することで,また一貫性評価は時空間方向に拡張することでそれぞれ応用可能である.

<三次元距離フローの原理>
<時空間一貫性評価>
<人物が横に動いているのを斜め上から表示>
<人物が手前に動いているのを上から表示>

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プレーンセグメントファインダ

本研究では人工環境中に数多く存在する平面に着目し,部分平面の効率的な検出法として三次元ハフ変換を応用したプレーンセグメントファインダを提案した. 高速化と精度向上のためにライダマイズド法を応用しロボットに搭載した計算機でも約5Hzで視野内の最大部分平面の計測が可能である. また対象となる平面の探索範囲の限定やトラッキング用途であれば高速に計算が可能である. 本プレーンセグメントファインダを用いて2.5次元表現により床面領域と障害物を判定し,床面領域を障害物を避けながら歩行するシステムを実現した.

<左>実験風景、 <中上>視差画像(白いほど近い)   <中下>赤色部分が床面と判定された領域
<右上>2.5次元表現(障害物は青色)   <右下>経路計画(床面領域を上方から表示)

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