JP2008299714A - 現場作業支援システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】作業現場に設置されたラインマーカ5を撮影した撮影画像から画像認識によって得たコードマーク画像位置と該ラインマーカ5の実際の寸法から計算で求められるコードマーク画像位置との誤差を参照してトラッキング誤差の大きさを推定し、トラッキング誤差の大きさによって作業者に提供する情報を制御する。
【選択図】図5
Description
前記情報処理装置は、撮影画像から画像認識によって得たコードマーク画像位置とラインマーカから計算で求められるコードマーク画像位置との誤差を参照してトラッキング誤差の大きさを推定し、トラッキング誤差の大きさによって作業者に提供する情報を制御する処理を行う情報処理機能を備えた構成とする。
(1)画像処理によって得られるコードマークに含まれる誤差の大きさの推定し、
(2)(1)の結果と誤差計算手法及び遺伝的アルゴリズムを用いて、様々なラインマーカ配置における作業現場内のトラッキングの誤差の大きさを推定し、徐々に高い精度が期待できるラインマーカ配置を繰り返し計算により求める、ことにより実現する。
前記情報処理装置は、撮影画像から画像認識によって得たコードマーク画像位置とラインマーカから計算で求められるコードマーク画像位置との誤差を参照してトラッキング誤差の大きさを推定し、推定したトラッキング誤差が所定値よりも小さいときには作業(作業禁止)指示情報画像を前記表示装置に表示させ、推定したトラッキング誤差が所定値以上のときには警告情報画像を前記表示装置に表示させる制御処理を行うように構成する。
(1)画像処理によって得られるコードマークに含まれる誤差の大きさを推定し、
(2)(1)の結果と誤差計算手法及び遺伝的アルゴリズムを用いて、様々なラインマーカ配置における作業現場内のトラッキングの誤差の大きさを推定し、徐々に高い精度が期待できるラインマーカ配置を繰り返し計算により求めるように行うことにより実現する。
カメラ1から作業現場(施設内)の撮影画像情報を取得する。
取得した撮影画像情報を画像処理することによりラインマーカ5のコードマーク画像列を認識し、各コードマーク画像の重心位置を求める。この処理は、撮影画像中に存在する総てのラインマーカ5のコードマーク画像列に対して行う。
カメラ1のレンズの予め分かっている歪みパラメータを用いてステップS302の処理結果を補正する。
撮影画像中のコードマーク画像列の位置からラインマーカ5とカメラ1の相対的な位置関係を計算(トラッキング)する。
ステップS304の処理で得たカメラ1の位置情報、カメラ1の各種のパラメータ、ラインマーカ5の貼付位置情報を用いて、コードマーク画像列が撮影画像のどの位置に写り込んでいるべきかを計算(逆算)する。
画像処理によって認識したコードマーク画像列の端の位置(図6(a))とトラッキングの結果から逆算したコードマーク画像列の端の位置(図6(b))の撮影画像上での距離di RPを求める。ここで、iは、コードマーク画像列の端の通し番号(最大値は、コードマーク画像列の数の2倍になる)、di RPの最大値をdMAX RPとする。
ステップS302で求めたラインマーカ5の各コードマーク画像の重心位置を用いてコードマーク画像列を直線で近似し、近似した直線とコードマーク画像列の2端間の距離di RVを求める。そして、di RVの最大値をdMAX RVとする。
ステップS302で求めたラインマーカ5の各コードマーク画像の重心位置から求められる各コードマーク画像間の距離とラインマーカ5のマーカIDが示す該ラインマーカ5の実際の寸法から計算できる各コードマーク画像間の距離の差di RHを各コードマーク画像毎に求める(図8参照)。ここで、di RHの最大値をdMAX RHとする。
(数1)式を用いて、撮影画像から認識したコードマーク画像列の位置に含まれる可能性がある誤差の最大値(最大誤差推定値)dMAXを求める。
推定したトラッキング誤差の大きさに応じてHMDに表示して作業者に提供する情報を制御する。例えば、推定したトラッキング誤差が所定値よりも小さいときには作業指示(作業禁止)情報を表示して作業者に提供し、推定したトラッキング誤差が所定値以上のときには作業指示情報を表示せずにトラッキング誤差を減少させるための撮影画像情報を入力するためにカメラ1の向き(作業者の顔の向き)を変えるように指示する警告情報を表示する。
(1)プラント内部で拡張現実感を利用する場合、想定する誤差よりも大きな誤差が発生する可能性がある場合、作業者に間違った指示を出してしまう可能性があり、危険である。そのため、トラッキングの誤差の計算方法は、「90%の確立で10mm以内の計測誤差」の様な確率的な結果ではなく、「最大誤差が13mm」の様な絶対的な結果を計算できる必要がある。
(2)ラインマーカの最適化では、様々なラインマーカ配置における誤差を繰り返し計算する必要がある。そのため、誤差の計算方法は、十分高速である必要がある。
(1)高さがほぼ一定(作業者の身長程度)である、
(2)左右・上下の首振り回転は頻繁に行うが、首を傾けることは希である、
という特徴があると考えられる。
図9に座標系の定義を示す。スクリーン座標系の原点は、カメラ撮影画像の中心とし、x軸をカメラ撮影画像の左から右方向に、y軸を上方向とする。カメラ座標系の原点は、カメラの焦点位置とし、z軸方向をカメラの撮影視野方向、x軸とy軸をスクリーン座標と平行とする。
この実施例1において使用するトラッキング誤差の計算アルゴリズムでは、カメラが移動する高さが作業者の身長でほぼ変化せず、左右・上下の回転のみを行うという仮定のもと、以下の流れでTERを求める。
図11において、点PAおよび点PBをラインマーカQA(xa,ya,za)およびQB(xb,yb,zb)のx−z平面上への射影点とする。
ここで、Dは、カメラスクリーンの中心、fはカメラのレンズの焦点距離である。∠PAC'PB=α1および∠PAC'PB=α2を満たす位置姿勢C'の集合は、図12に示すように円となる。従って、式(数3)を満たす位置姿勢C'の集合は、図12における灰色に塗られた領域となる、
図12中のCircle 1とCircle 2の求め方は同じであるため、以下ではCircle 1の求め方を示す。まず、Circle 1の中心を求める。点FをCircle 1上の点であり、‖PAF‖=‖PBF‖を満たすとする。また、Eを線分PAPB上の点とし、‖PAE‖=‖PBE‖を満たすとする。この時、線分EFは、線分PAPBの垂直2等分線となる。従って、線分EF上にCircle 1の中心O(xO,0,zO)が存在する。ここで、‖OF‖=‖OPB‖=Rであり、∠PAFPB=α1であるため(RはCircle1の半径)、∠OFPB=∠OPBF==α1/2が成り立つ。従って、以下の式によりCircle 1の半径Rを求めることができる。
線分PAPBとx軸のなす角はγ==atan{(zb−za)/(xb−xa)}で計算でき、線分PAOとx軸のなす角はθ=−(π/2−α1−γ)で計算できる。従って、Circle 1の中心は以下の式(数9),(数10)で計算できる。
図13において、点PAを、ラインマーカQAのx−z平面上への射影点、点Aを線分CQAとスクリーンとの交点とする。点A1、A2を‖A1A‖=‖AA2‖=△を満たすスクリーン上の点とし、線分A1A2はスクリーンのy軸に平行であるとする。点Dをスクリーンの中心とする(‖CD‖=f)。
点Eは点Aのx−y平面上への射影点である。
このとき、ラインマーカのカメラ撮影画像上での真のy座標は、点A1と点A2の間の間に来る。すなわち、以下の式を満たす位置姿勢C'が形成する領域の中に、カメラの真の位置姿勢Cが必ず含まれる。
ここでβ2=∠A2CPAおよびβ1=∠A1CPAである、β2=∠QAC'PAおよび∠QAC'PA=β1を満たすC'は共に点PAを中心とする円となり、その円の半径は‖QAPA‖ctanβ2および‖QAPA‖ctan∠β1で計算できる。ここで
先に求めた全ての誤差限界曲線で囲まれる領域の中にカメラの真の位置が含まれる。そこで、総ての誤差限界曲線で囲まれる領域とカメラの真の位置との間で最も離れている点と、カメラの真の位置との距離を求めることができれば、トラッキングを実行する際に起こりうる誤差の最大値を求めることができる。図14に総ての誤差限界曲線で囲まれる領域(TER)を求める方法の概念図を示す。以下では説明を簡単にするために、カメラ撮影画像で認識されたラインマーカの数が3個の場合を説明する。ラインマーカの数がn個の場合は、ラインマーカの数が3個の場合の計算方法の内、円の交点を求める際の円の組み合わせの数が増えるだけである。
ラインマーカ配置の最適化アルゴリズムの目標は、拡張現実感の作業者がある領域内を移動する場合、ラインマーカの貼り付け位置を調整することにより、その領域内のトラッキングの精度を向上させることである。作業者が移動する領域とラインマーカを貼り付けることができる領域に関する情報を元に、直接、解析的な計算により最適なラインマーカ配置を求めることは、計算手法が非常に複雑になるため非常に困難である。そこで、この実施例では、遺伝的アルゴリズムを用いた適化繰り返し計算により、ラインマーカの貼り付け位置を求めることにした。その際、想定するトラッキング手法の応用先が、プラント内部での作業支援であることを考慮すると、ラインマーカを貼り付けることができる領域は、細長い配管の表面や壁や天井等の平面になると考えられる。そこで、ここでは、マーカを貼り付けることができる領域の形状を直線および平面の2種類とすることにした。
この実施例で使用する遺伝的アルゴリズムにおける個々の染色体は、環境に貼り付けるラインマーカの個数と同数の遺伝子を持ち、1つの遺伝子が、1つのラインマーカの位置情報を持つ。染色体Mt iは、
で定義される。ここで、nは環境に貼り付けるラインマーカの個数、fは染色体の個体番号、tは世代番号である。すなわち、mt ikは、t番目の世代として求められた、f番目のラインマーカ配置におけるk番目のラインマーカの貼り付け位置を表す。
e=g(x,M)を、ラインマーカ配置Mにおける位置姿勢xでのトラッキング誤差とする。この実施例では、この計算に前述したトラッキング誤差の計算方法を用いるが、そのためには、ラインマーカ配置、カメラの解像度、カメラのピクセルサイズ、レンズの焦点距離等の情報から、カメラにどのラインマーカが写っており、どのラインマーカが認識されるかを判断する必要がある。これは、カメラの視野と方向を解析的な計算で求め、ラインマーカの配置情報をもとにその視野内にラインマーカが入っているかどうかを調べることにより容易に判断できる。ただし、実際には、カメラの視野内にラインマーカが入っていても、カメラ画像上でのラインマーカの大きさが小さすぎる等の理由のために認識できない場合も起こりうるために、カメラとラインマーカの間の距離がある閾値以上の場合には、そのラインマーカが認識されないと判断する処理が必要である。ただし、以下では、説明を簡単にするために、カメラの視野に入ったラインマーカはその距離に関係なく、総て認識されるものとする。
ここで、xjはj番目のカメラの位置姿勢であり、npは評価に用いられる位置姿勢の総数である。この方法を用いると、予め選定された位置姿勢では、トラッキングの精度が上がり、それ以外の位置姿勢では、トラッキングの精度が下がる可能性がある。しかし、一般に、カメラに写るラインマーカの種類と数が同じである場合、隣り合う位置姿勢のトラッキングの精度は似た傾向になる傾向があり、予め選定された位置姿勢の周辺に関しても、トラッキングの精度が向上すると予想される。そのため、拡張現実感で支援する作業の特性や領域の配置に応じて、高いトラッキング精度が要求される領域の周辺で多くの位置姿勢を選定し、低いトラッキング精度で十分な領域では、少数の位置姿勢を選定すれば、目的の特性を持ったラインマーカ配置を得ることができると考えられる。ただし、この方法では「トラッキングの誤差の最大値は10mmである」のような精度を保証することはできない。従って、この実施例で提案する遺伝的アルゴリズムを用いたラインマーカの最適化手法を実用化する場合には、前述した様に、実際にトラッキングを行う際にも、ラインマーカの配置情報とトラッキングによって得られた位置姿勢を元に、前述のトラッキング誤差の計算アルゴリズムを実行し、誤差の大きさを推定し、その結果を基に情報提示をするかどうかを判断するべきである。
この実施例では、遺伝的アルゴリズムの第1世代として、染色体の遺伝子の数を、ラインマーカを貼り付けることができる領域の数と同数(ラインマーカを配置可能な領域1つに対して1つのラインマーカを配置)とし、各遺伝子にラインマーカを貼り付けることができる領域の範囲内でランダムに定められた位置情報を持たせる。
この実施例では、初期化の際にラインマーカの初朗配置をランダムに定めるため、評価の対象となる位置姿勢の中で、カメラに十分な数のラインマーカが写らない位置姿勢ができる可能性がある。この場合、ラインマーカの初期配置を何回か繰り返し定め直すと、カメラに十分な数のラインマーカが写るようになる可能性もあるが、必ず十分な数のラインマーカが写るようになるとは限らない。そこで、この実施例では、初期化の際にカメラに十分な数のラインマーカが写らない位置姿勢ができた場合には、その位置姿勢でのカメラに写るように新しいラインマーカを1つ配置する(位置は、ラインマーカを貼り付けることができる領域内からランダムに定める)。この処理をこの実施例では再初期化と呼ぶ。この際、遺伝的アルゴリズムにおける染色体が持つ遺伝子の数は1つ増えることになる。ラインマーカを貼り付けることができる領域の制限が原因で、問題となる位置姿勢でのカメラに写るように新しいラインマーカを貼り付けることができない場合、目的とする領域でのトラッキングが実現できないと判断される。この場合は、ラインマーカを貼り付けることができる領域を新たに確保する必要がある。
交叉は一般に用いられる遺伝的アルゴリズムと同様、2つの親染色体をランダムに選択し、遺伝子のある一点で入れ替えることにより行うすなわち、hを[1,n]の範囲内のランダムな整数とした場合、交叉は以下の式で表ざれる。
ここで、hは[1,n]の範囲内のランダムな整数であり、mt+1 ihは、h番目のラインマーカを貼り付ける新しい位置の候補(予め設定されたラインマーカを貼り付けることができる領域の範囲内でランダムに選ぶ)である。
この実施例における選択はルーレット選択を用いる・すなわち、'番目の染色体が選択される確率を以下の式で計算する。
ここで、f(Mi)およびf(Mk)は、i番目およびk番目の染色体の評価関数値、pは染色体の総数(人口)である。この実施例では、一般の遺伝的アルゴリズムと同様に、上記確率に応じて優秀な染色体を残し、優秀ではない染色体を削除する。
遺伝的アルゴリズムを実行するにあたり生成する染色体の総数は、環境に貼り付けられるラインマーカの総数に応じて決定するべきである。すなわち、1つのラインマーカに対してk個の位置の候補を評価する為には、ラインマーカの総数がn個の場合、最低nk個の染色体を生成するべきである。
この実施例で提案する遺伝的アルゴリズムを用いたラインマーカの最適化手法の効果を確認するために、シミュレーションベースの評価実験を行った。
図15にこの評価実験で用いた疑似プラント環境を示す。この環境は大きさが奥行き8m、幅10m、高さ4mの直方体であり、ラインマーカを貼り付けることができる領域として、直線状の領域と平面状の領域の2種類の領域を設定した。これらの領域は、プラント内部に多数存在する配管の表面や、プラントの壁、天井、床等を想定している。表1に、この実験で想定したラインマーカを貼り付け可能な領域の種類と大きさ、位置等を示す。図15中、灰色の円がラインマーカ、ラインマーカから出る矢印をラインマーカの移動可能方向を示す。なお、ワールド座標系の原点を、図15における左手前の隅に設定し、右向きをx軸、上向きをy軸、手前方向をz軸とする。
表2に、この実験で評価関数を求める際に用いるカメラの位置姿勢を示す、図15における矢印の位置と方向が、カメラの位置姿勢を表している。カメラの位置姿勢は、8つの位置と各位置における3姿勢の計24位置姿勢で構成しており、プラント内部において近傍に点検すべき機器や配管がある等の理由により、高精度にトラッキングを行う必要がある位置姿勢であると想定する。
表3に、実験で用いた遺伝的アルゴリズムの各パラメータを示す。カメラは解像度が1024x766pixels、レンズの焦点距離は3.94mm、ピクセルサイズは0.00465mmとし、△は0.5ピクセルとした。
実験結果
図16に、遺伝的アルゴリズムを用いたマーカ配置の最適化を200世代まで、20回実行した際の各世代におけるトラッキング誤差の最大値の平均値・最良値・最悪値を示す。今回の設定条件では、初期化を行った際に十分な数のラインマーカを撮影できない位置姿勢が生じたため、再初期化が2回行われ、最終的なラインマーカの個数は11個となった第1世代では、最も悪い場合で150mm程度あったトラッキング誤差の最大値が、50世代あたりから、50mm程度まで減少していることが確認できる。
表4に、最適化する前のラインマーカ配置(第1世代)および200世代におけるラインマーカ配置を示す。これを見ると、(1)ラインマーカ間の距離が長い方が精度が高い、(2)ラインマーカが直線状に並ぶと精度が低い、(3)ラインマーカ配置のz軸方向(奥行き方向)の距離が長い方が、精度が高い、ことが確認できる。
この実施例で提案する手法を、実際の原子力発電プラントでのラインマーカ配置の最適化に適用する際には、以下の点を注意する必要がある。
(1)この実施例では、カメラのレンズの歪みは適切に補正されているという前提でラインマーカの最適化手法を提案している。なんらかの理由で、カメラのレンズの歪みを適切に補正することができない場合は、この実施例で提案する手法を適当して得られた結果は、参考資料として利川するべきである。
(2)この実施例では、カメラ画像上でのラインマーカの認識誤差△は、既知であるとした。△は、ラインマーカのデザイン、照明条件等で異なることが予想され、実際に本研究で提案する手法を用いるためには、△を実測する必要がある。
(3)この実施例では、ラインマーカの配置を最適化するにあたり、遺伝的アルゴリズムを実行する際の各種パラメータ(計算を実行する世代数、突然変異の割合等)として、実際にどのような値を用いるべきかの厳密な議論は行っていない。これらのパラメータは、最適化の収束速度や、最終的なトラッキング誤差の大きさに影響することが予想される。将来的には、これらのパラメータとして、どのような値を設定するべきかを検討することが望ましい。
この実施例では広い範囲でトラッキングの誤差を小さくできるラインマーカ配置を求めることができる新しい手法の実現を目指し、カメラの解像度が有限であることに起因するカメラ画像上でのラインマーカの位直の認識誤差からトラッキングの誤差を計算するTECアルゴリズムと、遺伝的アルゴリズムを用いたラインマーカの最適化手法を提案した。原子力発電プラント内でのトラッキングをシミュレーションする評価実験により、提案する手法により、実用的な時間内でトラッキングの誤差を小さくできるラインマーカ配置を求めることができることを確認した。
Claims (4)
- 予め作業現場に設置されたラインマーカと、作業者が携行するカメラと、作業現場の画像と指示情報を表示して作業者に提供する表示装置と、前記カメラで作業現場を撮影して得た撮影画像中の前記ラインマーカの画像位置に基づいてカメラ(作業者)の位置と向きを計測し、作業者に対して提供する情報画像を作業現場の画像に重ねて前記表示装置に表示させる情報処理を行う情報処理装置を備えた現場作業支援システムにおいて、
前記情報処理装置は、撮影画像から画像認識によって得たコードマーク画像位置とラインマーカから計算で求められるコードマーク画像位置との誤差を参照してトラッキング誤差の大きさを推定し、トラッキング誤差の大きさによって作業者に提供する情報を制御する処理を行う情報処理機能を備えたことを特徴とする現場作業支援システム。 - 請求項1において、前記情報処理装置は、推定したトラッキング誤差が所定値よりも小さいときには作業指示情報画像を前記表示装置に表示させ、推定したトラッキング誤差が所定値以上のときには警告情報画像を前記表示装置に表示させる制御処理を行うことを特徴とする現場作業支援システム。
- 請求項2において、前記作業指示情報画像は、作業禁止指示情報画像を含むことを特徴とする現場作業支援システム。
- 予め作業現場に設置されたラインマーカと、作業者が携行するカメラと、作業現場の画像と指示情報を表示して作業者に提供する表示装置と、前記カメラで作業現場を撮影して得た撮影画像中の前記ラインマーカの画像位置に基づいてカメラ(作業者)の位置と向きを計測し、作業者に対して提供する情報画像を作業現場の画像に重ねて前記表示装置に表示させる情報処理を行なう情報処理装置を備えた現場作業支援システムにおけるラインマーカの配置方法において、
前記ラインマーカは、前記カメラの位置の計測誤差が最小となるように、遺伝的アルゴリズムにより最適化配置処理を行うことで決定された位置に配置することを特徴とするラインマーカの配置方法。
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