JP2021018662A - 位置姿勢特定装置、位置姿勢特定方法及び位置姿勢特定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
ロボットは、対象物品に対する作業が予め教示されており、対象物品の位置姿勢に合わせて動作を修正することで、対象物品の位置姿勢が変化する環境でも作業を行うことができる。
また、モデルデータと実データとで、各データに含まれる特徴点の特徴量をマッチングする場合、モデルデータ側の特徴量は、3次元計測機で実際には計測されない部分の影響で、実データ側の特徴量とは大きく異なる場合がある。このため、正しくマッチングができず、対象物品の位置姿勢を正しく特定できない可能性もあった。
図1は、第1実施形態におけるロボットシステム1の構成例を示す図である。
ロボットシステム1は、ロボット2と、制御装置3と、3次元計測機4と、位置姿勢特定装置10とを備える。
3次元計測機4は、ワーク5の表面を検出し、表面上の複数点の3次元位置を計測する。
また、3次元計測機4は、計測した距離に応じて画素値、すなわち濃淡を変化させた距離画像を、計測データとして生成してもよい。
位置姿勢特定装置10は、実計測データ取得部11と、仮想計測データ生成部12と、フィルタ処理部13と、特徴点抽出部14と、位置姿勢計算部15と、記憶部16とを備える。
ここで、実計測データは、ワーク5の表面上の複数の点における3次元位置情報を含む点群データであってよい。この場合、仮想計測データ生成部12は、3次元形状データから表面上の位置をサンプリングした点群データを、仮想計測データとして生成する。
3次元形状データから生成する点群データは、例えば、ワーク5の表面上に均等に配置されてよい。また、例えばIterative Closest Points(ICP)など、3次元点群モデルを利用した対象物品の位置姿勢決定アルゴリズムに適するように、曲率の変化量が大きい部分に点群が密になるように配置されてもよい。
まず、フィルタ処理部13は、ワーク5の3次元形状データに対して、様々な方向(例えば、O1〜On)を仮定する。例えば、O1〜Onは、全方向に対して均等に分布させてもよい。
次に、フィルタ処理部13は、仮想計測データとして生成された点群データの各3次元点について、O1〜Onの方向から3次元計測機4で計測した際に計測可能であるか否かを判定する。
例えば、点P1はO1及びO2のいずれの方向からも計測可能である。一方、凹んだ部分に配置された点P2は、O1の方向からは計測可能であるが、O2の方向からはワーク5の部分Sによって隠れてしまうため、計測できない。
例えば、3次元計測機4がパターン光を投影し、反射光をカメラで撮像することで3次元点群を取得する場合、カメラと面の法線の向きに大きな差があると、カメラに向かう反射光が弱くなるため、カメラ画像でパターンを認識できなくなり、この部分の3次元点が計測できなくなる。
さらに、3次元形状データに反射特性などの物性情報が含まれている場合、フィルタ処理部13は、カメラ画像をより正確にシミュレートでき、3次元点の計測可否を判定できる。
フィルタ処理部13は、例えば、点P3については、法線N3と3次元計測機4(O3)の方向との成す角A3が小さいので計測可能と判定するが、点P4は法線N3とO3の方向との成す角A4が大きいため計測不可と判定する。なお、角度の大小は、所定の閾値により判定されてよい。
このとき、フィルタ処理部13によって特徴点データに重み付けがされている場合、マッチングの評価値は、一致又は類似部分の重み付けに応じて増減し、この結果、出現確率の高い特徴点が一致又は類似する位置姿勢の評価値が高くなる。
ここでは、3次元計測機4が計測データとしてワーク5の表面上の3次元位置情報の集合である点群データを取得し、仮想計測データもワーク5の表面上の点群データとして生成される。
なお、本処理では、図6のモデルデータの生成処理により、予めモデルデータが記憶されているものとする。
第1実施形態では、ワーク5に対して、3次元計測機4の方向を限定しない1つのモデルデータを用いて位置姿勢の計算が行われた。第2実施形態では、位置姿勢計算の初期値が与えられ、この初期値に対応する方向に3次元計測機4がある場合に特化したモデルデータが用いられる。
このように3次元計測機4の方向に応じたフィルタ処理が施された仮想計測データから、特徴点抽出部14により特徴点データが抽出されると、この方向に対応付けて、モデルデータとして記憶部16に記憶される。
第1及び第2実施形態では、実計測データ及び仮想計測データとして3次元点群データが用いられた。第3実施形態では、実計測データとして、ワーク5の距離画像が用いられ、仮想計測データもこれに合わせて生成される。
また、距離画像は、3次元計測機4の方向に基づくデータであるため、位置姿勢を広範囲に検索する必要がある場合、仮想計測データ生成部12は、検索範囲(例えば、全方向)に合わせて、複数の方向に基づく距離画像を生成する。この場合、特徴点抽出部14は、複数の距離画像のそれぞれから特徴点を抽出した後、これらを統合した1つのモデルデータを記憶部16に記憶する。
例えば、実計測データとして3次元計測機4から距離画像が取得される場合、ノイズを含んだこの距離画像から抽出される特徴点データをモデルデータとマッチングさせるために、フィルタ処理部13は、Convolutional Neural Network (CNN)によって、仮想計測データを実計測データに近くなるように疑似変換する。
実計測データである距離画像には、図8Aのようにノイズが含まれるが、仮想計測データである距離画像には、通常は図8Bのようにノイズが含まれない。
なお、距離画像は、3次元計測機4からの距離を画素の濃淡で表現している。この例では、距離が遠いほど濃く(黒に近く)なり、黒の部分は、距離が測定できない領域を示している。
そして、例えば、3次元形状が既知である物品の位置姿勢を様々に変更できるステージなどを利用して、変換前の入力データと変換後の教師データとのセットを多数用いて事前に学習が行われ、学習済みモデルが保存される。
2 ロボット
3 制御装置
4 3次元計測機
5 ワーク
10 位置姿勢特定装置
11 実計測データ取得部
12 仮想計測データ生成部
13 フィルタ処理部
14 特徴点抽出部
15 位置姿勢計算部
16 記憶部
Claims (11)
- 計測機から対象物品の形状に関する実計測データを取得する実計測データ取得部と、
前記対象物品について定義された形状データから、前記実計測データと対応付けるための仮想計測データを生成する仮想計測データ生成部と、
前記計測機の計測特性に基づいて、前記仮想計測データを疑似変換するフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
前記実計測データ、及び前記仮想計測データから特徴点データを抽出する特徴点抽出部と、
前記仮想計測データから抽出された特徴点データを、前記対象物品のモデルデータとして記憶する記憶部と、
前記実計測データの特徴点データを、前記モデルデータに含まれる特徴点データを座標変換したデータと照合することにより、前記対象物品の位置姿勢を計算する位置姿勢計算部と、を備える位置姿勢特定装置。 - 前記フィルタ処理部は、前記対象物品に対する前記計測機の方向を受け付け、当該方向を含む近傍からの計測特性に基づいて、前記フィルタ処理を行う請求項1に記載の位置姿勢特定装置。
- 前記フィルタ処理部は、前記対象物品に対する前記計測機の方向を複数受け付け、
前記記憶部は、前記フィルタ処理部が受け付けた複数の方向それぞれに対応付けて、前記特徴点抽出部により前記仮想計測データから抽出された特徴点データを複数のモデルデータとして記憶する請求項2に記載の位置姿勢特定装置。 - 前記位置姿勢計算部は、前記対象物品の位置姿勢計算の初期値を受け付け、前記記憶部に記憶されている複数のモデルデータのうち、前記初期値に最も近い方向に対応する前記モデルデータを用いて、前記対象物品の位置姿勢を計算する請求項3に記載の位置姿勢特定装置。
- 前記位置姿勢計算部は、前記対象物品の位置姿勢計算の初期値を受け付け、当該初期値に相当する前記計測機の方向を前記フィルタ処理部に入力することで得られる前記モデルデータを用いて、前記対象物品の位置姿勢を計算する請求項2に記載の位置姿勢特定装置。
- 前記実計測データは、前記対象物品の表面上の複数の点における3次元位置情報を含む点群データであり、
前記仮想計測データ生成部は、前記形状データから表面上の位置をサンプリングした点群データを、前記仮想計測データとして生成する請求項1から請求項5のいずれかに記載の位置姿勢特定装置。 - 前記フィルタ処理部は、前記仮想計測データに含まれる各点に対して、出現確率に応じた重み付けを行い、
前記位置姿勢計算部は、前記特徴点データの照合の際に、前記重み付けに基づいて合致度合いの評価値を算出する請求項6に記載の位置姿勢特定装置。 - 前記実計測データは、前記対象物品の距離画像であり、
前記仮想計測データ生成部は、前記計測機の1以上の方向それぞれに対応して、前記形状データから変換した距離画像を前記仮想計測データとして生成する請求項1から請求項5のいずれかに記載の位置姿勢特定装置。 - 前記フィルタ処理部は、既知の位置姿勢における前記仮想計測データを入力とし前記実計測データを出力とする機械学習モデルを用いて、前記仮想計測データを疑似変換する請求項6又は請求項8のいずれかに記載の位置姿勢特定装置。
- 計測機から対象物品の形状に関する実計測データを取得する実計測データ取得ステップと、
前記対象物品について定義された形状データから、前記実計測データと対応付けるための仮想計測データを生成する仮想計測データ生成ステップと、
前記計測機の計測特性に基づいて、前記仮想計測データを疑似変換するフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、
前記実計測データ、及び前記仮想計測データから特徴点データを抽出する特徴点抽出ステップと、
前記仮想計測データから抽出された特徴点データを、前記対象物品のモデルデータとして記憶する記憶ステップと、
前記実計測データの特徴点データを、前記モデルデータに含まれる特徴点データを座標変換したデータと照合することにより、前記対象物品の位置姿勢を計算する位置姿勢計算ステップと、をコンピュータが実行する位置姿勢特定方法。 - 請求項1から請求項9のいずれかに記載の位置姿勢特定装置としてコンピュータを機能させるための位置姿勢特定プログラム。
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