JP4766269B2 - 物体検出方法、物体検出装置、及びそれを備えたロボット - Google Patents
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Description
請求項1に記載の発明は、三次元空間において任意の位置及び姿勢をとりうる対象物を計測して前記対象物までの距離データを取得し、前記距離データから前記対象物の位置及び姿勢を検出する物体検出方法において、前記距離データから前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出し、 前記任意の平面領域を含む平面を算出し、 前記距離データを前記平面へ投影したときの、前記平面までの距離を値とした基準距離画像を生成し、前記基準距離画像を、前記対象物を形成する複数の平面の各々に対して作成してデータベースとして記憶し、実シーンにおいて、前記対象物の前記距離データから前記任意の平面領域を抽出し、前記任意の平面領域を含む平面を算出し、前記距離データを前記平面に投影したときの、前記平面までの距離を値とした実シーンにおける距離画像を生成し、前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較することで、前記実シーンにおける前記対象物の位置及び姿勢を検出する物体検出方法とするものである。
請求項2に記載の発明は、前記実シーンにおいて、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出するとき、平面の領域が最も大きいものを選択する請求項1記載の物体検出方法とするものである。
請求項3に記載の発明は、前記実シーンにおいて、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出するとき、最も上面にあるものを選択する請求項1記載の物体検出方法とするものである。
請求項4に記載の発明は、前記実シーンにおいて、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出するとき、一定の周囲距離データからの曲率を求め、前記曲率を基に前記平面領域を抽出する請求項1記載の物体検出方法とするものである。
請求項5に記載の発明は、前記曲率は平均曲率である請求項4記載の物体検出方法とするものである。
請求項6に記載の発明は、前記平均曲率の絶対値が一定の値以下である箇所で領域分割を行うことにより、前記平面領域を抽出する請求項5記載の物体検出方法とするものである。
請求項7に記載の発明は、前記基準距離画像または前記実シーンにおける距離画像は、前記平面までの距離の値を濃淡度に変換したものである請求項1記載の物体検出方法とするものである。
請求項8に記載の発明は、前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較するとき、前記基準距離画像の角度を逐次変更しながら前記比較を行い、一致度の高い前記基準距離画像の角度と位置とを探索することで、前記対象物の位置及び姿勢を検出する請求項1記載の物体検出方法とするものである。
請求項9に記載の発明は、前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較するとき、前記一致度の高い基準距離画像が無い場合、前記任意の平面領域を別の平面領域に変更する請求項8記載の物体検出方法とするものである。
請求項10に記載の発明は、前記基準距離画像を生成するとき、前記距離データの各々の位置の濃淡情報を前記平面に投影して基準濃淡画像を生成して、前記基準距離画像とともにデータベース化し、前記実シーンにおいて、前記距離画像を生成するとともに前記距離データの各々の位置の濃淡情報を前記平面に投影して実シーンにおける濃淡画像を生成し、前記比較において、前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較するとともに、前記基準濃淡画像と前記実シーンにおける濃淡画像とを比較する請求項1記載の物体検出装置とするものである。
請求項11に記載の発明は、三次元空間において任意の位置及び姿勢をとりうる対象物を計測して前記対象物までの距離データを取得し、前記距離データから前記対象物の位置及び姿勢を検出する物体検出装置において、前記距離データから、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出する手段と、前記任意の平面領域を含む平面を算出する手段と、前記距離データを前記平面へ投影したときの、前記平面までの距離を値とした基準距離画像を生成する手段と、前記基準距離画像を、前記対象物を形成する複数の平面の各々に対して作成してデータベースとして記憶する手段と、実シーンにおいて、前記対象物の前記距離データから前記任意の平面領域を抽出し、前記任意の平面領域を含む平面を算出し、前記距離データを前記平面に投影したときの、前記平面までの距離を値とした実シーンにおける距離画像を生成する手段と、を備え、前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較することで、前記実シーンにおける前記対象物の位置及び姿勢を検出する物体検出装置とするものである。
請求項12に記載の発明は、請求項11記載の物体検出装置を備え、前記物体検出装置で検出された前記対象物に対して把持作業を行うロボットとするものである。
また、本発明によると、検出対象物の形状に変化が少ない場合においても対象物の濃淡情報を用いることができるため、ロバスト性の高い検出が可能である。
先ず、ステップ101では検出対象物の距離データを取得する。
次に、ステップ102では距離データから平面領域を抽出する。距離データから得られた形状が平面か否かの判断は、ある周囲距離データからの曲率を基に判断できる。曲率を求める代表的な例として平均曲率が挙げられ、次式によって求めることができる。
ここで、fx、fy、fxx、fyy、fxyは、その添字に関する微分を表している。平均曲率Hは0で平面となり、正で凸面、負で凹面となることから、平均曲率Hの絶対値がある程度小さい箇所で領域分割を行うことにより平面と近似できる領域を抽出することができる。
選択された平面領域の各距離データの座標を(xi, yi, zi) i=1,…,nとすると、
と表すことができる。この式をR=PQとおくと
となり、平面方程式の係数a、b、cを求めることができる。
実作業時においては、先ずステップ101から102までの工程により、距離データから平面と近似できる領域を抽出する。複数抽出された平面領域から任意の平面領域を選び、ステップ103、104の処理を行うことで距離画像を生成する。ステップ106では、生成された距離画像とステップ105においてデータベースに記憶された基準距離画像とを、基準距離画像の角度を逐次変更しながら比較し、一致度の高い基準距離画像の角度と距離画像中での位置とを探索することで、物体の位置と姿勢とを検出する。このときステップ102で得られる平面領域から任意の平面領域を選択する際に、平面領域が広く、一番上方に存在する平面領域を選択すると、山積みされた検出対象物の中でも山の上にあり、隠れの少ない検出対象物を検出することができる。また、どのデータベースにも一致する基準距離画像が存在しない場合には、102で得られる別の平面領域を選び、再度103以降の処理を行う。
Claims (12)
- 三次元空間において任意の位置及び姿勢をとりうる対象物を計測して前記対象物までの距離データを取得し、前記距離データから前記対象物の位置及び姿勢を検出する物体検出方法において、
前記距離データから前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出し、
前記任意の平面領域を含む平面を算出し、
前記距離データを前記平面へ投影したときの、前記平面までの距離を値とした基準距離画像を生成し、
前記基準距離画像を、前記対象物を形成する複数の平面の各々に対して作成してデータベースとして記憶し、
実シーンにおいて、前記対象物の前記距離データから前記任意の平面領域を抽出し、前記任意の平面領域を含む平面を算出し、前記距離データを前記平面に投影したときの、前記平面までの距離を値とした実シーンにおける距離画像を生成し、
前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較することで、前記実シーンにおける前記対象物の位置及び姿勢を検出すること、を特徴とした物体検出方法。 - 前記実シーンにおいて、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出するとき、平面の領域が最も大きいものを選択することを特徴とした請求項1記載の物体検出方法。
- 前記実シーンにおいて、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出するとき、最も上面にあるものを選択することを特徴とした請求項1記載の物体検出方法。
- 前記実シーンにおいて、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出するとき、一定の周囲距離データからの曲率を求め、前記曲率を基に前記平面領域を抽出すること、を特徴とした請求項1記載の物体検出方法。
- 前記曲率は平均曲率であること、を特徴とした請求項4記載の物体検出方法。
- 前記平均曲率の絶対値が一定の値以下である箇所で領域分割を行うことにより、前記平面領域を抽出すること、を特徴とした請求項5記載の物体検出方法。
- 前記基準距離画像または前記実シーンにおける距離画像は、前記平面までの距離の値を濃淡度に変換したものであることを特徴とした請求項1記載の物体検出方法。
- 前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較するとき、前記基準距離画像の角度を逐次変更しながら前記比較を行い、一致度の高い前記基準距離画像の角度と位置とを探索することで、前記対象物の位置及び姿勢を検出すること、を特徴とした請求項1記載の物体検出方法。
- 前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較するとき、前記一致度の高い基準距離画像が無い場合、前記任意の平面領域を別の平面領域に変更すること、を特徴とした請求項8記載の物体検出方法。
- 前記基準距離画像を生成するとき、前記距離データの各々の位置の濃淡情報を前記平面に投影して基準濃淡画像を生成して、前記基準距離画像とともにデータベース化し、
前記実シーンにおいて、前記距離画像を生成するとともに前記距離データの各々の位置の濃淡情報を前記平面に投影して実シーンにおける濃淡画像を生成し、
前記比較において、前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較するとともに、前記基準濃淡画像と前記実シーンにおける濃淡画像とを比較すること、を特徴とした請求項1記載の物体検出方法。 - 三次元空間において任意の位置及び姿勢をとりうる対象物を計測して前記対象物までの距離データを取得し、前記距離データから前記対象物の位置及び姿勢を検出する物体検出装置において、
前記距離データから、前記対象物を形成する複数の平面のうち任意の平面領域を抽出する手段と、
前記任意の平面領域を含む平面を算出する手段と、
前記距離データを前記平面へ投影したときの、前記平面までの距離を値とした基準距離画像を生成する手段と、
前記基準距離画像を、前記対象物を形成する複数の平面の各々に対して作成してデータベースとして記憶する手段と、
実シーンにおいて、前記対象物の前記距離データから前記任意の平面領域を抽出し、前記任意の平面領域を含む平面を算出し、前記距離データを前記平面に投影したときの、前記平面までの距離を値とした実シーンにおける距離画像を生成する手段と、を備え、
前記基準距離画像と前記実シーンにおける距離画像とを比較することで、前記実シーンにおける前記対象物の位置及び姿勢を検出すること、を特徴とした物体検出装置。 - 請求項11記載の物体検出装置を備え、前記物体検出装置で検出された前記対象物に対して把持作業を行うことを特徴としたロボット。
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