JP2012216051A - 歩行ロボット装置及びその制御プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】環境地図を作成する機能は、2ヶ所において撮影した地図作成用環境画像から撮影対象物を示す代表点を抽出し、代表点の位置と撮影した位置座標とから撮影対象物の位置座標を求め、撮影した地図作成用環境画像、代表点の位置及び前記撮影対象物の位置座標とを関連付けた環境地図を作成する。自己位置を推定する機能は、任意の位置座標において撮影した位置推定用環境画像中の撮影対象物の代表点に、対応する地図作成用環境画像中の撮影対象物の位置座標を対応させ、交会法によって前記歩行ロボット装置の自己位置を算出する。
【選択図】図3
Description
しかしながら、従来の環境地図の作成と自己位置推定では、歩行ロボットに高価なセンサ、測定器を搭載し、負荷の大きい演算処理を行なう必要があったため、小型化や多機能同時処理や低価格化には制限があった。
本実施の形態の歩行ロボット装置(以下、ロボット装置という)は、主として人に毎日の生活を楽しんでもらいながら情報やサービスの提供を行うパーソナルホームコンシェルジュとしての働きを担っている。このために、ロボット装置には、「コミュニケーション知能」による自然なコミュニケーションと共に「移動知能」による生活空間内の自由な移動が求められる。従って、生活空間における家具などが複数存在する環境下において目的地まで自律的に移動できなければならない。
このロボット装置1は、視覚、聴覚、会話及び2足歩行の機能を備えたヒューマノイド型として構成されている。このような機能を安価に実現するために、複数の汎用技術を組み合わせて高度・高性能な技術を実現するマルチプレックス方式を採用している。例えば、マザーボード、アクチュエータ等ハードウエアには汎用部品を採用し、ソフトウエアで機能を補完するなどの設計思想が採用されている。
*ランドマーク:環境地図上において目標物として扱われる撮影画像上の領域。
*撮影対象物:撮影画像内にある物体。
*ランドマーク対象物:ランドマークに対応する撮影対象物。
*撮影情報:撮影画像、撮影角度、撮影したロボット位置などを含む情報。
*特徴情報:撮影画像上の特徴ある点(特徴点)の位置、特徴点の特徴量、特徴点の数学的なパラメータ(特徴点量)などを含む情報。
*ランドマーク情報:ランドマークごとの撮影情報、特徴情報、領域を表す座標、領域の重心座標などを含む情報。
撮影情報生成部26は、撮影画像、撮影位置、撮影方向などを関連付けた撮影情報を生成する。ランドマーク候補生成部27は、撮影情報と特徴情報とからランドマーク候補を抽出し、ランドマーク候補情報を出力する。
ユーザが、ロボット装置1に対して環境地図作成を指示することによって、ロボット装置1は、環境地図作成動作を開始する。ここで、歩行空間内の座標は、所定位置を基準(原点)とした世界座標系で表されている。この座標系では、ロボット装置1の位置は、X座標、Y座標、ロボット装置1の向きを表す角度情報をパラメータとして(x、y、θ)で表される。ロボット装置1は、自律で移動する。そして、ロボット装置1は、歩数、歩幅、旋回角を積算することにより、現在位置の座標(x、y、θ)を算出する。従って、環境地図作成を指示された時点において、ロボット装置1は、現在位置の座標(x、y、θ)を把握しているものとして以下の手順を説明する。
(101)環境画像撮影部21は、ロボット装置1の頭部のカメラ10で、現在位置Aの周囲を撮影する。撮影枚数には特に制限がなく、カメラの回動する範囲、画角等から定められる。全周囲を撮影することが望ましいが、進行方向を中心にして左右側にそれぞれ2枚、合計で4枚撮影でも十分である。図4では、移動方向を基準線として、左側1枚(θα)、右側2枚(θβ、θγ)の3枚が撮影されている。
(102)撮影情報生成部26は、撮影した画像、撮影位置の座標、撮影方向を関連付けて撮影情報として記憶部40に格納する。
特徴情報生成部23は、探索した特徴点毎に特徴量と特徴点量とを算出し、特徴情報として記憶部40に記憶する。SURFによる特徴量抽出では、特徴量として64次元あるいは128次元のパラメータをもつ特徴ベクトルを得る。また、特徴点量として、画像内の特徴点の座標(X,Y)、Laplacian(その点におけるラプラシアンの符号)、Size(特徴のサイズ)、Dir(特徴の方向)、Hessian(ヘシアンの値:特徴の強さを推定できる。)を得る。
図6は、ランドマーク候補領域を説明する図である。図6(1)は、XY平面上の1つの直線上にある特徴点関数の値を加算して閾値以上となる範囲を示す図である。図6(1)では、L1からL2の範囲が求められる。またこの範囲に属する特徴点も求められる。図6(2)は、特徴点関数の値を加算した値が閾値以上となる範囲をXY平面に表した図である。
そして、ロボット装置1は撮影した画像より特徴量、特徴点量を抽出するが、この処理は、ステップ01の処理(104)と同じであるため詳細の説明は省略する。
(203)画像Bにある全ての特徴点について、処理(201)、(202)を実行し、最小のユークリッド距離を与える特徴点の組み合わせを求める。
画像A上の特徴点a1と画像B上の特徴点b1とがユークリッド距離=100で対応付けられていたとする。対応付け処理において、画像A上の特徴点a2と画像B上の特徴点b1とがユークリッド距離=120で対応付けられた場合、特徴点b1が重複して対応付けられる。このときは、ユークリッド距離が小さいほうの組み合わせが採用され、ユークリッド距離が大きい組み合わせが棄却される。その結果、画像A上の特徴点a2は、ユークリッド距離が2番目に小さい組み合わせである、画像B上の特徴点b2と対応付けられる。
(300)画像B上にXY直交座標系を設定し、画像B上の対応付けられた特徴点の座標を決定する。
(302)画像A上の特徴点の座標を仮の射影変換行列を用いて、画像B上の座標に変換し、対応する特徴点の座標との距離を求める。そして、距離が所定値以下の組数を、前記仮の射影変換行列のスコアとする。
(304)最もスコアが高い仮の変換行列を、画像Aの座標系と画像Bの座標系とを一致させるための真の変換行列とする。
画像A上の現在選択されている長方形で囲まれる領域、及び、これに対応する画像B上の四辺形で囲まれる領域をランドマークという。
前記長方形で囲まれる領域に対応する撮影対象物と前記四辺形で囲まれる領域に対応する撮影対象物は、それぞれ位置A、位置Bから撮影した同一の撮影対象物であって、この撮影対象物をランドマーク対象物という。
図8は、ランドマークの重心位置座標を算出する方法を示す図である。
従って、例えば、ロボット位置A→B→C→Dと移動する場合において、ロボット位置Aを基準としてロボット位置Bとの比較でランドマークを抽出したあとは、ロボット位置Bを基準としてロボット位置Cとの比較でランドマークを抽出し、ロボット位置Cを基準としてロボット位置Dとの比較でランドマークを抽出しても良い。
図9は、自己位置を推定する手順を示すフロー図である。図10は、自己位置を推定する方法を説明するための図である。図9及び図10を参照しつつ自己位置を推定する動作について説明する。
ロボット装置1は、ユーザによって移動空間内の任意の位置に設置され動作開始を指示されたときに現在自身が存在する位置(自己位置)を推定する。更に、ロボット装置1は、所定距離移動したときに自己位置を推定する。従って、ロボットが自己位置を推定する際には、オドメトリにより自己位置が把握できる場合と、自己位置がまったく不明である場合の2つの場合が存在する。図9、図10に示す自己位置を推定する方法では、この2つの場合における自己位置推定方法を開示する。
ここで抽出された領域は、環境地図に保存されているランドマークを画像Cの座標系へ射影変換した形状である。つまり、抽出された領域に対応する撮影対象物は、環境地図を作成する際に設定されたランドマーク対象物と同一であり、抽出された領域に対応する撮影対象物は、位置Cから撮影したランドマーク対象物である。実際は、対応点抽出や射影変換などの誤差により、抽出された領域に対応する撮影対象物の位置と設定されたランドマーク対象物の位置とは若干異なることがある。
図11は、現在位置を求める方法を説明するための図である。
位置認識フラグがOFFの場合(ステップT05 No)、即ち自己位置がまったく不明である場合には、ステップT06において、交会法を応用して求めた現在位置Cをロボット装置1の自己位置とする。
そして、自己位置推定処理を終了する。
そして、ステップT08において、オドメトリにより算出された位置座標と交会法で算出された位置座標とを融合して新たに位置座標を算出し、この座標を現在位置Cの真の座標とする。
また、このような低廉なハードウエア構成において、所要の精度を確保するために、環境地図は、ランドマークを表す特徴量、ランドマークを表す重心位置座標などのランドマーク情報の集合で構成している。この結果、画像処理などの処理時間と処理データが少なくなり、負荷の大きい演算処理を排除することが可能となっている。
上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
Claims (5)
- 搭載した一台の撮像装置を用いて撮影した画像に基づいて環境地図を生成し、生成した環境地図を用いて自己位置を推定して、所定領域内を2足歩行する歩行ロボット装置であって、
環境地図を作成する機能は、
2ヶ所において撮影した地図作成用環境画像から撮影対象物毎に当該撮影対象物を示す代表点を抽出する代表点抽出部と、
2ヶ所において撮影した地図作成用環境画像のそれぞれの代表点の位置と、撮影した歩行ロボット装置の位置座標とから前記撮影対象物の位置座標を求める位置座標取得部と、
前記撮影した地図作成用環境画像、代表点の位置及び前記撮影対象物の位置座標とを関連付けた環境地図を作成する環境地図作成部とを有し、
自己位置を推定する機能は、
任意の位置座標において撮影した位置推定用環境画像中の撮影対象物と、前記環境地図に含まれる地図作成用環境画像中の撮影対象物とを対応させる撮影対象物対応部と、
位置推定用環境画像中の撮影対象物の代表点に、対応する地図作成用環境画像中の撮影対象物の位置座標を対応させる位置座標対応部と、
位置座標が対応した位置推定用環境画像中の撮影対象物の代表点を用いた交会法によって前記歩行ロボット装置の自己位置を算出する自己位置算出部とを有すること
を特徴とする歩行ロボット装置。 - 自己位置を推定する機能は、
歩行ロボット装置の移動において、歩数、歩幅、旋回角を積算して自己位置を算出するオドメトリ部と、
前記自己位置算出部が算出した自己位置と前記オドメトリ部が算出した自己位置とを融合して新たな自己位置を算出する融合部とを更に備えること
を特徴とする請求項1に記載の歩行ロボット装置。 - 前記撮像装置を設けた頭部を回動して撮影した複数の画像を連結して前記地図作成用環境画像及び位置推定用環境画像を生成する連結部を更に備えることを特徴とする請求項2に記載の歩行ロボット装置。
- 環境地図を作成する機能は、環境地図を作成するために歩行と停止とを繰り返して移動する際、停止する毎に地図作成用環境画像を撮影する撮影部を更に備えたことを特徴とする請求項3に記載の歩行ロボット装置。
- 搭載した一台の撮像装置を用いて撮影した画像に基づいて環境地図を生成し、生成した環境地図を用いて自己位置を推定して、所定領域内を2足歩行する歩行ロボット装置を制御するプログラムであって、
環境地図を作成する際は、
2ヶ所において撮影した地図作成用環境画像から撮影対象物毎に当該撮影対象物を示す代表点を抽出するステップと、
2ヶ所において撮影した地図作成用環境画像のそれぞれの代表点の位置と、撮影した歩行ロボット装置の位置座標とから前記撮影対象物の位置座標を求めるステップと、
前記撮影した地図作成用環境画像、代表点の位置及び前記撮影対象物の位置座標とを関連付けた環境地図を作成するステップと
を前記歩行ロボットに搭載した制御用コンピュータに実行させ、
自己位置を推定する際は、
任意の位置座標において撮影した位置推定用環境画像中の撮影対象物と、前記環境地図に含まれる地図作成用環境画像中の撮影対象物とを対応させるステップと、
位置推定用環境画像中の撮影対象物の代表点に、対応する地図作成用環境画像中の撮影対象物の位置座標を対応させるステップと、
位置座標が対応した位置推定用環境画像中の撮影対象物の代表点を用いた交会法によって前記歩行ロボット装置の自己位置を算出するステップと
を前記歩行ロボットに搭載した制御用コンピュータに実行させるプログラム。
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