JP2011067941A5 - - Google Patents

Description

[0048] アルゴリズム１００Ｂは、ステップ１１４で始まり、最大しきい値関心区域が、さらなる評価のために、比較的大きな画像において、すなわちアルゴリズム１００Ａのステップ１０２にて収集された画像において、選択される。ステップ１１６で、この選択された区域が、ヒストグラムを使用して自動的に評価され、これにより関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりが決定される。アルゴリズム１００Ｂは、次いでステップ１１８に進む。

Claims (15)

1. 少なくとも１つのアクチュエータを使用してそれぞれが可動である複数のロボット関節を有する人間型ロボット、ならびに
   前記ロボット関節のそれぞれの動作を制御するように構成された分散された制御装置であって、所定のしきい値の周囲照明条件下において前記ロボットの視野内の物体を視覚的に特定および追跡するように構成された視覚認知モジュール（ＶＰＭ）を備える、分散された制御装置
   を備え、前記ＶＰＭは、
   (1) 前記物体の画像を収集するように構成された複数の光学デバイスと、
   (2) 前記物体の位置情報を検出するように構成されたレーザデバイスおよび範囲撮像デバイスの中の少なくとも１つと、
   (3) ホストマシンと、
   を含み、
   前記ホストマシンは、
   前記画像および前記位置情報を処理して前記物体を視覚的に特定および追跡し、
   前記しきい値照明条件下において前記画像の特徴データ喪失を防ぐために、前記光学デバイスの露光時間を自動的に適合化させると共に、
   前記物体上のブラック・オン・ブラックまたはホワイト・オン・ホワイト関心特徴を識別する、各工程を実行するように構成され、
   さらに前記ホストマシンは、
   前記ブラック・オン・ブラックまたはホワイト・オン・ホワイト関心特徴を識別する前記工程において、
   前記画像を自動的に評価して該画像中の小さな関心区域を選択し、
   選択された該関心区域のヒストグラムを使用して前記関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりを決定し、
   前記関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりに基づいて、前記関心区域のコントラストを強調するように前記照度のダイナミックレンジを拡張し、
   拡張された前記照度のダイナミックレンジを備えた前記関心区域の画像に基づいて前記関心区域の関心特徴を特定し、
   次いで、特定された前記関心特徴に基づいて前記物体上のブラック・オン・ブラックまたはホワイト・オン・ホワイト関心特徴を識別するように構成される、ロボットシステム。
2. 前記人間型ロボットは、前記光学デバイス、前記レーザデバイス、および前記範囲撮像デバイスを封入する可動頭部を備え、さらに、少なくとも４つの移動軸を介して可動頭部を制御するように構成された注視制御ユニットをさらに含む、請求項１に記載のロボットシステム。
3. 前記光学デバイスは、少なくとも約５メガピクセルを用いて画像を取得するように構成された、少なくとも１対の同一に構成された高解像度カメラを備える、請求項１に記載のロボットシステム。
4. 前記範囲撮像デバイスは、近距離赤外線（ＩＲ）時間飛行型（ＴＯＦ）デバイスである、請求項１に記載のロボットシステム。
5. 前記ＶＰＭは、割り当たられた作業エンベロープ内にて作業シーケンスおよび作業姿勢の少なくとも一方を前記ロボットに示すことにより、新規の自動化されたタスクに対して前記人間型ロボットをトレーニングするように構成される、請求項１に記載のロボットシステム。
6. 前記複数の光学デバイスは、少なくとも追加のカメラを備え、前記ＶＰＭは、前記少なくとも１つの追加のカメラからの情報を用いて、前記物体の様々な視座を統合するように構成される、請求項１に記載のロボットシステム。
7. 所定のしきい値周囲照明条件の下で人間型ロボットの視野内の物体を視覚的に特定および追跡するように構成された視覚認知モジュール（ＶＰＭ）であって、
   前記物体の画像を収集するように構成された複数の光学デバイスと、
   レーザデバイスおよび範囲撮像デバイスの少なくとも一方を含み、前記物体の位置データを抽出するように構成された位置抽出デバイスと、
   ホストマシンと、
   を備え、
   前記ホストマシンは、
   前記画像および位置データを処理して、前記光学デバイスの露光時間を自動的に適合化させると共に前記しきい値周囲照明条件下において物体の取得された画像の特徴データ喪失を防ぎ、
   前記画像を自動的に評価して該画像中の小さな関心区域を選択し、
   選択された該関心区域のヒストグラムを使用して前記関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりを決定し、
   前記関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりに基づいて、前記関心区域のコントラストを強調するように前記照度のダイナミックレンジを拡張し、
   拡張された前記照度のダイナミックレンジを備えた前記関心区域の画像に基づいて前記関心区域の関心特徴を特定し、
   次いで、特定された前記関心特徴に基づいて前記物体上のブラック・オン・ブラックまたはホワイト・オン・ホワイト関心特徴を識別するように構成される、視覚認知モジュール（ＶＰＭ）。
8. 前記人間型ロボットは、前記複数の光学デバイスおよび前記位置抽出デバイスを封入する可動頭部を備える、請求項７に記載のＶＰＭ。
9. 前記光学デバイスは、少なくとも約５メガピクセルを用いて前記画像を取得するように構成された、少なくとも１対の同一に構成された高解像度カメラを備える、請求項７に記載のＶＰＭ。
10. 前記位置抽出デバイスは、近距離赤外線（ＩＲ）時間飛行型（ＴＯＦ）デバイスである、請求項７に記載のＶＰＭ。
11. 前記ＶＰＭは、割り当てられた作業エンベロープ内にて作業シーケンスおよび作業姿勢の少なくとも一方を前記ロボットに示すことにより、新規の自動化されたタスクに対して前記人間型ロボットをトレーニングするように構成される、請求項７に記載のＶＰＭ。
12. 前記複数の光学デバイスは、少なくとも追加のカメラを備え、前記ＶＰＭは、前記少なくとも１つの追加のカメラからの、ならびに、前記ロボットの手のひら、前腕、および胸区域の中の少なくとも１つからの情報を用いて、前記物体がロボットから離れて位置する際に、前記物体の様々な視座を統合するように構成される、請求項７に記載のＶＰＭ。
13. しきい値照明条件の下において人間型ロボットの視野内の物体を特定および追跡する方法であって、
    前記物体の画像を収集するために複数の光学デバイスを使用するステップと、
    前記物体の位置情報を抽出するためにレーザデバイスおよび範囲撮像デバイスの少なくとも一方を使用するステップと、
    視覚認知モジュール（ＶＰＭ）のホストマシンを使用して、前記画像および位置情報を処理するステップであって、該処理には、
    前記画像を自動的に評価して該画像中の小さな関心区域を選択し、
    選択された該関心区域のヒストグラムを使用して前記関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりを決定し、
    前記関心区域の照度のダイナミックレンジの広がりに基づいて、前記関心区域のコントラストを強調するように前記照度のダイナミックレンジを拡張し、
    拡張された前記照度のダイナミックレンジを備えた前記関心区域の画像に基づいて前記関心区域の関心特徴を特定し、
    次いで、特定された前記関心特徴に基づいて前記物体上のブラック・オン・ブラックまたはホワイト・オン・ホワイト関心特徴を識別することが含まれる、ステップと、
    を含み、前記ホストマシンは、前記光学デバイスの露光時間を自動的に適合化させ、それにより、前記しきい値照明条件の下で前記画像の特徴データ喪失を防ぐように構成される、方法。
14. 割り当てられた作業エンベロープ内にて作業シーケンスおよび作業姿勢の少なくとも一方を前記ロボットに示すことにより、新規の自動化されたタスクに対して前記人間型ロボットをトレーニングするステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記人間型ロボットは、測定可能な関節角度をそれぞれが有する複数の適合関節を備え、前記方法は、
    前記人間型ロボットの把持部および視野内に前記物体を位置決めするステップと、
    一連の姿勢を介して前記人間型ロボットおよび物体を移動させるステップと、
    前記一連の姿勢を介して前記物体が移動する際に前記物体を追跡するために前記ホストマシンを使用するステップであって、前記関節角度をそれぞれ測定することを含むステップと、
    前記ホストマシンを使用して前記関節角度を記録するステップと、
    前記記録された関節角度を使用し、それにより前記人間型ロボットの眼／手調整を較正するステップと
    をさらに含む、請求項１３に記載の方法。