JP4849178B2 - Mobile robot - Google Patents

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Description

本発明は、自律移動型ロボットに関する。特に、カメラを利用して周囲の環境を認識して移動するロボットに関する。   The present invention relates to an autonomous mobile robot. In particular, the present invention relates to a robot that moves by recognizing the surrounding environment using a camera.

体幹と、駆動機構を有する関節部を介して体幹に接続されている接続部位を備えている移動側ロボットが開発されている。この種のロボットのなかには、体幹に設けられている体幹側カメラで撮像された環境画像から環境地図を作成し、得られた環境地図を元に目的位置までの移動経路を計画するものがある。特許文献1では、ロボットの頭部に設けられているカメラで撮像し、撮像した画像から視差画像あるいは距離画像を計算し、計算した視差画像あるいは距離画像から平面パラメータを算出し、算出した平面パラメータから床を含む複数の平面抽出を行うことによって環境地図を作成し、作成した環境地図からロボットが移動可能な範囲を認識し、認識した範囲に基づいてロボットの移動経路を計画している。   A mobile robot has been developed that includes a trunk and a connection part that is connected to the trunk through a joint having a drive mechanism. Some robots of this type create an environment map from an environment image captured by a trunk-side camera provided on the trunk, and plan a movement route to a target position based on the obtained environment map. is there. In Patent Document 1, a parallax image or a distance image is calculated from a captured image by a camera provided on a robot head, a plane parameter is calculated from the calculated parallax image or distance image, and the calculated plane parameter is calculated. The environment map is created by extracting a plurality of planes including the floor from the environment map, the range in which the robot can move is recognized from the created environment map, and the movement path of the robot is planned based on the recognized range.

特開2005−92820号公報JP 2005-92820 A

駆動機構を有する関節部を介して体幹に接続されている接続部位を備えているロボットの場合、アームや脚などの接続部位の位置によっては、ロボットの体幹に設けられているカメラの視野の一部が接続部位によって遮られ、一部の周囲物体を撮像できないことがある。即ち、接続部位の背後に未知環境が存在することがある。
接続部位の背後に未知環境が存在すると、体幹の移動経路を計画することができなくなってしまう。あるいは、アームや脚などの接続部位の移動経路を計画することができなくなってしまう。特に、接続部位を目的位置に移動させる経路を計画する場合には、目的位置が未知環境にあるために、目的位置が認識できない事態が発生しやすい。例えば、異な る位置に配置されている2以上の体幹側カメラを利用して2以上の体幹側画像情報を得る ことができれば、両画像に撮像されている物体の奥行き情報が未知であっても、その物体 の移動型ロボットに対する相対的位置関係を計算することができる。しかしながら、接続 部位の影になっているために、いずれかの体幹側画像では撮像されていない周囲物体につ いては、位置を特定することができない。
In the case of a robot having a connection part connected to the trunk through a joint having a drive mechanism, the field of view of the camera provided on the trunk of the robot depends on the position of the connection part such as an arm or a leg. May be blocked by the connection site, and some surrounding objects may not be imaged. That is, an unknown environment may exist behind the connection site.
If there is an unknown environment behind the connection site, it will be impossible to plan a trunk movement route. Or it becomes impossible to plan the movement path | route of connection parts, such as an arm and a leg. In particular, when planning a route for moving a connection site to a target position, the target position is in an unknown environment, and a situation in which the target position cannot be recognized easily occurs. For example, if it is possible to obtain two or more trunk side image information by using two or more of the trunk side camera that is arranged at a position that different depth information of the object being imaged in both images was unknown However, the relative positional relationship of the object with respect to the mobile robot can be calculated. However, since that is a shadow of the connecting portion, the surrounding objects not imaged in one of the trunk side image information, it is impossible to identify the position.

現状技術では、未知環境が発生する毎に、体幹または接続部位を移動させて未知環境を撮像し、未知環境を未知環境でなくしてから移動経路を決定する処理を必要としている。
しかしながら、上記の処理には本来的には必要とされない動作を要するばかりでなく、体幹を連続的に移動させるロボットや、周囲物体が移動する環境にある場合には、対応することが難しい。
In the current technology, every time an unknown environment is generated, the trunk or the connected part is moved to image the unknown environment, and after the unknown environment is not an unknown environment, a process for determining the movement path is required.
However, the above-described processing not only requires an operation that is not essentially required, but is also difficult to cope with in a robot that continuously moves the trunk or in an environment where surrounding objects move.

本発明は、未知環境を発生させない移動型ロボットを実現することを目的とする。   An object of the present invention is to realize a mobile robot that does not generate an unknown environment.

本発明では、接続部位によって遮られて撮像できない範囲を撮像するために、接続部位にもカメラを用意する。接続部位にもカメラを用意すれば、接続部位によって撮像できないという事態の発生を防止することができる In the present invention, a camera is also prepared at the connection site in order to capture an area that is blocked by the connection site and cannot be imaged. If a camera is also prepared at the connection site, it is possible to prevent a situation where an image cannot be captured by the connection site .

例えば奥行き情報が既知であるような場合には、1枚の合成画像を得ること自体で有用な情報が得られる。奥行き情報が未知であれば、視点を変えて撮像した複数枚の画像情報を得、それらから周囲物体の位置を計算することが有用である。
本発明のロボット、体幹と、駆動機構を有する関節部を介して体幹に接続されている接続部位と、体幹に設けられている2以上の体幹側カメラと、接続部位に設けられている接続部位側カメラと、2以上の体幹側カメラで撮像した2以上の体幹側画像から撮像範囲内に存在する物体の移動型ロボットに対する相対的位置関係を計算する第1計算手段と、体幹側カメラの少なくとも1つで撮像した体幹側画像と接続部位側カメラで撮像した接続部位側画像から撮像範囲内に存在する物体の移動型ロボットに対する相対的位置関係を計算する第2計算手段を備えている。第2計算手段は、接続部位を撮像している範囲が最も 少ない体幹側画像を選択して計算に用いる。本発明のロボットは、画像情報を処理することによって位置情報を計算する。合成画像を作成する必要は必ずしもない。
For example, when depth information is known, useful information can be obtained by obtaining a single composite image itself. If the depth information is unknown, it is useful to obtain a plurality of pieces of image information picked up from different viewpoints and calculate the positions of surrounding objects from them.
The robot according to the present invention includes a trunk, a connection portion connected to the trunk via a joint having a drive mechanism, two or more trunk side cameras provided on the trunk, and a connection portion. First calculating means for calculating a relative positional relationship of an object existing in an imaging range with respect to a mobile robot from a connected site side camera and two or more trunk side images captured by two or more trunk side cameras And calculating a relative positional relationship of an object existing in the imaging range with respect to the mobile robot from the trunk side image captured by at least one of the trunk side cameras and the connection site side image captured by the connection site side camera. Bei Eteiru 2 calculation means. The second calculation means selects the trunk side image with the smallest range in which the connection site is imaged and uses it in the calculation. The robot of the present invention calculates position information by processing image information. It is not always necessary to create a composite image.

発明のロボットでは、2つの体幹側カメラで撮影した体幹側画像の組み合わせて利用 するとともに、これに加えて、体幹側カメラの1つで撮像した体幹側画像と接続部位側カメラで撮像した接続部位側画像を組み合わせて利用する。これらも、視点を変えて撮像した2以上の画像情報であり、これらからも周囲物体の移動型ロボットに対する相対的位置関係を計算することができる。接続部位の影になって両方の体幹側カメラでは撮像できなくても、いずれか一方の体幹側カメラで撮像できれば、それと接続部位側画像情報を組み合わせて利用することによって、周囲物体の移動型ロボットに対する相対的位置関係を特定することができる。この場合、視点を変えて撮像した複数枚の合成画像が得られ、例え ば奥行き情報が未知な場合等に、撮像範囲内に存在する特徴点の3次元的位置を特定する といったことが可能となる。これにより、未知環境の範囲を狭めることができる。 In the robot according to the present invention, the trunk side image captured by the two trunk side cameras is used in combination , and in addition, the trunk side image captured by one of the trunk side cameras and the connection part side camera are used. The connection site side images imaged in the above are used in combination. These are also two or more pieces of image information picked up from different viewpoints, and the relative positional relationship of surrounding objects with respect to the mobile robot can also be calculated from these pieces of image information. Even if it cannot be captured by both trunk-side cameras due to the shadow of the connected part, if it can be captured by either one of the trunk-side cameras, it can be used to move surrounding objects by combining it with the connected part-side image information. The relative positional relationship with respect to the type robot can be specified. In this case, a plurality of composite images is obtained by imaging by changing the viewpoint, or the like when the depth information For example is unknown, it is possible such to identify the three-dimensional positions of feature points present in the imaging range Become. Thereby, the range of unknown environment can be narrowed.

なお、体幹側画像内において接続部位を撮像している範囲を特定する手段には、大きく  Note that the means for identifying the range where the connection site is imaged in the trunk side image is largely 分けて2方式が可能である。一つの方式は、体幹側カメラに対する接続部位の位置関係(Two methods are possible separately. One method is the positional relationship of the connected part to the trunk side camera ( これはロボットに既知である)から接続部位が撮像されているはずの範囲を計算して求めThis is known to the robot) and is calculated by calculating the range where the connected part should be imaged. る方式である。もう一つの方式は、体幹側画像を画像処理して接続部位の形状(これはロThis is a method. The other method is to perform image processing on the trunk side image and shape the connected part (this is ボットに既知である)に相当する部分を抽出し、それから接続部位が撮像されている範囲The area corresponding to (known to the bot) is extracted, and then the connection site is imaged を特定する方式である。第2計算手段によって選択される接続部位を撮像している範囲がThis is a method for identifying. The range in which the connection site selected by the second calculation means is imaged is 最も少ない体幹側画像は、いずれの方式によって選択されてもよい。The least number of trunk side images may be selected by any method.
上記のロボットは、その後の体幹または接続部位の移動経路を計算することができる。  The robot described above can calculate the subsequent movement path of the trunk or connection site. 未知環境を残さないようにするために無駄な動作が必要とされることがない。また周囲物In order not to leave an unknown environment, no unnecessary operation is required. Also surroundings 体が移動する環境にあっても、移動経路を時々刻々に決定することができる。Even in the environment where the body moves, the movement route can be determined from moment to moment.

本発明では、接続部位にカメラを設けることで、接続部位に第2の視覚認識部としての機能を付加している。この構成により、接続部位の影になって体幹側カメラでは撮像できない領域内に存在する周囲物体についても、その周囲物体の移動型ロボットに対する相対 的位置関係を特定することが可能となる。本発明によれば、未知環境の範囲を減少ないし無くすことができ、ロボットを安全に迅速に動作させることが可能となる。
In the present invention, by providing a camera at the connection site, a function as a second visual recognition unit is added to the connection site. With this configuration, it is possible to specify the relative positional relationship of the surrounding object with respect to the mobile robot even in the surrounding object that is in the shadow of the connection site and cannot be captured by the trunk-side camera . According to the present invention, the range of the unknown environment can be reduced or eliminated, and the robot can be operated safely and quickly.

実施例1のロボットの外観を示す図である。It is a figure which shows the external appearance of the robot of Example 1. FIG. 実施例1のロボット機構の概略を示す図である。It is a figure which shows the outline of the robot mechanism of Example 1. FIG. 実施例1のロボットの視野図である。FIG. 3 is a view of the field of view of the robot according to the first embodiment. 体幹側画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the trunk side image. 接続部位側画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a connection site | part side image. 画像合成処理装置の処理過程を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of an image composition processing apparatus. 図4の体幹側画像と接続部位の撮像範囲Rを示した図である。It is the figure which showed the trunk side image of FIG. 4, and the imaging range R of the connection site | part. 図5の接続部位側画像と対応範囲Sを示した図である。It is the figure which showed the connection site | part side image and corresponding range S of FIG. ステップS613の出力結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the output result of step S613. 複数の体幹側画像と接続部位の撮像範囲Rの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the some trunk side image and the imaging range R of a connection site | part. 接続部位側画像と対応範囲Sの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a connection site | part side image and the corresponding range. 実施例2のロボットの外観を示す図である。It is a figure which shows the external appearance of the robot of Example 2. FIG. 実施例2のロボット機構の概略を示す図である。It is a figure which shows the outline of the robot mechanism of Example 2. FIG. 実施例2のロボットの視野図である。It is a visual field figure of the robot of Example 2. 実施例2のロボットの動作処理までの過程を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a process up to an operation process of the robot according to the second embodiment. ステレオ画像の取得処理の過程を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the acquisition process of a stereo image. 実施例3のロボット機構の概略を示す図である。It is a figure which shows the outline of the robot mechanism of Example 3. FIG.

最初に、以下に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
(特徴1) ロボットは、体幹に走行機構(この実施例の場合は車輪であるが、脚リンクでもよい)を備えている。
(特徴2) ロボットは、環境地図から体幹の走行軌跡を計算する。
(特徴3) ロボットは、環境地図から接続部位の移動軌跡を計算する。
(特徴4) ロボットは、環境地図から体幹の走行軌跡と接続部位の移動軌跡を計算する。
(特徴5) ロボットは、関節角度制御装置や車輪回転数制御装置および位置情報検出装置により、ロボットの姿勢と各カメラの撮像方向を制御している。体幹側カメラの撮像方向は、体幹側カメラ撮像方向計算装置で計算され、接続部位側カメラの撮像方向は、接続部位側カメラ撮像方向計算装置で計算される。
(特徴6) ロボットは合成画像から得られた情報に基づき、移動経路を作成する。その経路に基づいて、前記関節角度制御装置や車輪回転数制御装置および位置情報検出装置がアクチュエータを制御し、体幹および/または接続部位を作成された移動経路に沿って移動させる。
(特徴7) ロボットは周囲環境の変化に対応して過去に作成した軌道に修正を加え、移動経路を変更する経路修正装置を備えている。
First, the main features of the embodiments described below are listed.
(Characteristic 1) The robot includes a traveling mechanism (a wheel in this embodiment, but a leg link may be used) in the trunk.
(Feature 2) The robot calculates the trunk trajectory from the environment map.
(Feature 3) The robot calculates the movement locus of the connected part from the environment map.
(Feature 4) The robot calculates the trunk trajectory and the connected part movement trajectory from the environment map.
(Feature 5) The robot controls the posture of the robot and the imaging direction of each camera by a joint angle control device, a wheel rotation speed control device, and a position information detection device. The imaging direction of the trunk side camera is calculated by the trunk side camera imaging direction calculation device, and the imaging direction of the connection site side camera is calculated by the connection site side camera imaging direction calculation device.
(Feature 6) The robot creates a movement path based on information obtained from the composite image. Based on the path, the joint angle control device, the wheel rotation speed control device, and the position information detection device control the actuator to move the trunk and / or the connection site along the created movement route.
(Characteristic 7) The robot includes a route correction device that corrects a trajectory created in the past in response to a change in the surrounding environment and changes the movement route.

図1に、本実施例のロボットの外観を示す。本実施例のロボット100は、体幹103と、肩関節203を介して体幹103に接続された1本の接続部位(アーム)104を有している。接続部位104は、2本以上が存在していてもよい。体幹103は、胴体200と、首関節202と、頭部201を備えており、頭部201に体幹側カメラ105が固定されている。体幹側カメラ105は、首関節202によって、胴体200に対する撮像方向を変えることができる。胴体200の下方には1対の車輪が配置されており、車輪206を利用して体幹103を移動させる。
接続部位104は、肩関節203と、肘関節204と、手首関節205を備えており、掌に側カメラ106が固定されている。肩関節203と、肘関節204と、手首関節205は能動機構を有しており、接続部位側カメラ106は、肩関節203と、肘関節204と、手首関節205によって、胴体200に対する撮像方向を変えることができる。また胴体200に対する接続部位側カメラ106のカメラ位置を変えることもできる。
このロボットは、作業環境内における頭部201の位置を計測する手段を備えており、体幹側カメラ105のカメラ位置と撮像方向を認識している。また、体幹103に対する接続部位側カメラ106のカメラ位置と撮像方向を認識している。
本実施例のロボット100は、車輪206を利用してスイッチパネル10に接近し、接続部位104を利用してスイッチパネル10の壁面に配置されているスイッチ群12a,12b・・を操作する。スイッチパネル10の壁面の位置は既知である。
FIG. 1 shows the appearance of the robot of this embodiment. The robot 100 according to the present embodiment includes a trunk 103 and one connection portion (arm) 104 connected to the trunk 103 via a shoulder joint 203. Two or more connection parts 104 may exist. The trunk 103 includes a trunk 200, a neck joint 202, and a head 201, and the trunk-side camera 105 is fixed to the head 201. The trunk-side camera 105 can change the imaging direction with respect to the trunk 200 by the neck joint 202. A pair of wheels are arranged below the trunk 200, and the trunk 103 is moved using the wheels 206.
The connection site 104 includes a shoulder joint 203, an elbow joint 204, and a wrist joint 205, and the side camera 106 is fixed to the palm. The shoulder joint 203, the elbow joint 204, and the wrist joint 205 have active mechanisms, and the connection site side camera 106 changes the imaging direction with respect to the body 200 by the shoulder joint 203, the elbow joint 204, and the wrist joint 205. Can be changed. Further, the camera position of the connection site side camera 106 with respect to the body 200 can be changed.
This robot includes means for measuring the position of the head 201 in the work environment, and recognizes the camera position and imaging direction of the trunk-side camera 105. In addition, the camera position and imaging direction of the connection site side camera 106 with respect to the trunk 103 are recognized.
The robot 100 of this embodiment approaches the switch panel 10 using the wheels 206, and operates the switch groups 12a, 12b,... Disposed on the wall surface of the switch panel 10 using the connection portion 104. The position of the wall surface of the switch panel 10 is known.

図2は、ロボット100の周囲を認識する機構101の概略を示す図である。本実施例のロボット100は、制御装置114を有している。制御装置114は、合成画像作成装置110を備えており、合成画像作成装置110は、体幹側カメラ105から体幹側画像情報を入力し、接続部位側カメラ106から接続部位側画像情報を入力し、体幹側カメラ位置撮像方向計算装置111から体幹側カメラ105の位置と撮像方向を入力し、接続部位側カメラ位置撮像方向計算装置109から接続部位側カメラ106の位置と撮像方向を入力し、体幹側画像情報と接続部位側画像情報から合成画像情報を作成し、作成した合成画像情報からその後の移動経路を作成し(移動経路作成装置113)、作成した移動経路情報にしたがって、車輪206と関節群を回転させるアクチュエータ群115を制御し、作成した移動経路に沿って、車輪206、頭部201、接続部位104を移動させる。ロボット100は、車輪206の回転数を検出する車輪回転数検出装置119と、各関節の関節角を検出する関節角検出装置117と、胴体200内に設置されていて胴体200の位置を検出する位置情報検出装置121を備えており、それらの装置で取得される情報が、体幹側カメラ位置撮像方向計算装置111と接続部位側カメラ位置撮像方向計算装置109に入力される。
ロボットは、位置と撮像方位が既知のカメラで撮影した画像情報から周囲の環境を認識して移動経路を作成する移動経路作成手段113を有しており、作成した移動経路に従って移動した後にカメラ位置と撮像方向を再計算し、その後に再度撮像する処理を繰り返しながら、自律的に移動する。
FIG. 2 is a diagram showing an outline of a mechanism 101 that recognizes the surroundings of the robot 100. The robot 100 of this embodiment has a control device 114. The control device 114 includes a composite image creation device 110, and the composite image creation device 110 inputs trunk side image information from the trunk side camera 105 and inputs connection part side image information from the connection part side camera 106. Then, the position and imaging direction of the trunk side camera 105 are input from the trunk side camera position imaging direction calculation device 111, and the position and imaging direction of the connection site side camera 106 are input from the connection site side camera position imaging direction calculation device 109. Then, composite image information is created from the trunk side image information and the connection part side image information, a subsequent movement route is created from the created composite image information (movement route creation device 113), and according to the created movement route information, The actuator 206 that rotates the wheel 206 and the joint group is controlled, and the wheel 206, the head 201, and the connection part 104 are moved along the created movement path. . The robot 100 detects a rotational speed of a wheel 206, a rotational speed detector 119 for detecting the rotational speed of the wheel 206, a joint angle detector 117 for detecting a joint angle of each joint, and a position of the trunk 200 installed in the body 200. A position information detection device 121 is provided, and information acquired by these devices is input to the trunk side camera position imaging direction calculation device 111 and the connected part side camera position imaging direction calculation device 109.
The robot has movement path creation means 113 for creating a movement path by recognizing the surrounding environment from image information captured by a camera whose position and imaging direction are known, and after moving along the created movement path, the camera position And re-calculate the imaging direction, and then move autonomously while repeating the process of imaging again.

図3に、ロボット100の視野図を示す。ロボット100の接続部位104が体幹側カメラ105の視野内に入ってしまうと、その後ろにある環境情報を得ることができない。具体的には、体幹側カメラ105から撮像する体幹側画像には、スイッチパネルの点Aおよび点Bは撮像されるのに対し、点Cおよび点Dは写らない。よって、点Cおよび点Dにおける周囲物体の情報が未知となり、環境状況の認識およびロボット100に対する周囲物体の相対的な位置関係の把握をすることができないが、本実施例では、接続部位側カメラ106を設けることで可視範囲が拡大され、点Cおよび点Dを含む、未知の環境を把握することができる。   FIG. 3 shows a view of the robot 100. If the connection part 104 of the robot 100 enters the field of view of the trunk-side camera 105, the environmental information behind it cannot be obtained. Specifically, in the trunk side image captured from the trunk side camera 105, the point A and the point B of the switch panel are captured, but the point C and the point D are not captured. Therefore, the information on the surrounding objects at the points C and D becomes unknown, and it is impossible to recognize the environmental situation and grasp the relative positional relationship of the surrounding objects with respect to the robot 100. By providing 106, the visible range is expanded, and an unknown environment including points C and D can be grasped.

図4および図5に、体幹側画像と接続部位側画像の例をそれぞれ示す。図4の体幹側画像では接続部位104の影に隠れて撮像されないパネルの表面が、図5の接続部位側画像では撮像されている。これは、頭部201と接続部位104の位置が関節角検出装置117により制御されており、体幹側カメラ105と接続部位側カメラ106の相対位置に応じて、接続部位側カメラ106の撮像方向が調節されることにより可能となる。接続部位側カメラ106の撮像方向は、体幹側カメラでは接続部位104の影に隠れて撮像できない方向を撮影するように調整される。
それぞれのカメラの倍率や画像サイズなどの差異に関する情報は、体幹側カメラ位置撮像方向計算装置111および接続部位側カメラ位置撮像方向計算装置109によって把握されており、合成時にはその情報に基づいた画像処理を行うため、それぞれの画像の撮像範囲が完全に一致しなくてもよい。例えば、体幹側カメラ105に対し接続部位側カメラ106はスイッチパネル10までの距離が異なっており、かつ接続部位104が頭部201に対して傾斜していることから、図5の接続部位側画像は図4の体幹側画像に比べて撮像されるスイッチパネル10の倍率が大きく、また傾いている。
4 and 5 show examples of the trunk side image and the connection part side image, respectively. In the trunk side image of FIG. 4, the surface of the panel which is hidden behind the shadow of the connection site 104 and is not captured is captured in the connection site side image of FIG. 5. This is because the positions of the head 201 and the connection part 104 are controlled by the joint angle detection device 117, and the imaging direction of the connection part side camera 106 depends on the relative positions of the trunk side camera 105 and the connection part side camera 106. This is made possible by adjusting. The imaging direction of the connection site side camera 106 is adjusted so that the trunk side camera captures a direction that cannot be captured by the shadow of the connection site 104.
Information regarding differences in magnification, image size, and the like of each camera is grasped by the trunk side camera position imaging direction calculation device 111 and the connected part side camera position imaging direction calculation device 109, and an image based on the information at the time of synthesis is used. Since the processing is performed, the imaging ranges of the respective images do not have to completely match. For example, since the connection site side camera 106 is different from the trunk side camera 105 in the distance to the switch panel 10 and the connection site 104 is inclined with respect to the head 201, the connection site side in FIG. In the image, the magnification of the switch panel 10 taken is larger than that of the trunk side image in FIG.

図6に、画像合成処理のフローチャートを示す。このとき、ロボット100とスイッチパネル10は図1に示すような位置関係にある。ロボット100の接続部位104は図4に示す位置にあり、同様の画像が体幹側カメラ105により撮像されている。ロボット100はスイッチパネル10のスイッチ12c(図1参照)を押圧するために、接続部位104を移動させようとしている。しかしながら、スイッチ12cは体幹側画像においては未知環境の範囲内にあるため、図6に示す合成画像作成処理を開始する。
ステップS601では、合成画像作成装置110に体幹側画像情報が入力される。ステップS603では、体幹側画像において未知環境となっている部分の特徴点Xの抽出をする。図7に、ステップS603において抽出される体幹側画像の特徴点の一例を示す。ロボット100の接続部位104の形状は既知であることから、体幹側画像から接続部位を撮像している範囲(接続部位の撮像範囲)を特定することができる(第1特定手段)。図中の点XからXは、接続部位の撮像範囲を包含するように抽出された特徴点である。本実施例では、直線で結ぶことが可能な6個の特徴点を抽出しているが、接続部位の輪郭に沿って特徴点Xをとればよい。ステップS605では、ステップS603において抽出された特徴点から、接続部位の撮像範囲R(背後の周囲物体情報が未知の範囲)を特定する。図7の特徴点XからXに囲まれた範囲が、近似的な接続部位の撮像範囲Rである。抽出する特徴点Xの数を増やすことで、特徴点によって取り囲まれる範囲Rを接続部位の撮像範囲に正確に一致させることができる。
FIG. 6 shows a flowchart of the image composition process. At this time, the robot 100 and the switch panel 10 are in a positional relationship as shown in FIG. The connection part 104 of the robot 100 is at the position shown in FIG. 4, and a similar image is captured by the trunk-side camera 105. The robot 100 is about to move the connection portion 104 in order to press the switch 12c (see FIG. 1) of the switch panel 10. However, since the switch 12c is within the unknown environment in the trunk side image, the composite image creation process shown in FIG. 6 is started.
In step S <b> 601, trunk-side image information is input to the composite image creation apparatus 110. In step S603, a feature point Xn of a part that is an unknown environment in the trunk side image is extracted. FIG. 7 shows an example of feature points of the trunk side image extracted in step S603. Since the shape of the connection part 104 of the robot 100 is known, the range (imaging range of the connection part) in which the connection part is imaged can be specified from the trunk side image (first specifying unit). Points X 1 to X 6 in the figure are feature points extracted so as to include the imaging range of the connected part. In the present embodiment, six feature points that can be connected by a straight line are extracted, but the feature points Xn may be taken along the outline of the connected portion. In step S605, the imaging range R of the connected region (a range in which the surrounding surrounding object information is unknown) is specified from the feature points extracted in step S603. Range surrounded by the X 6 from the feature point X 1 in FIG. 7 is an imaging range R of the approximate connection sites. By increasing the number of feature points Xn to be extracted, the range R surrounded by the feature points can be exactly matched to the imaging range of the connected part.

ステップS607では、合成画像作成装置110に接続部位側画像情報が入力される。
ステップS609では、ステップS607で入力された接続部位側画像情報から、体幹側画像の接続部位の撮像範囲Rの特徴点に対応する点Zを抽出する。図8に、ステップS609において抽出される接続部位側画像の特徴点Zの一例を示す。図8中の点ZからZは、体幹側画像から抽出された特徴点XからXに対応する点である。
ステップS611では、ステップS609で抽出された特徴点Zから、接続部位側画像の対応範囲S(体幹側画像では未知情報である範囲)を特定する(第2特定手段)。
In step S <b> 607, the connected part side image information is input to the composite image creating apparatus 110.
In step S609, from the connection site side image information input in step S607, the extracting the Z n points corresponding to the feature points of the image scan range R of the connecting portion of the trunk side image. 8 shows an example of a feature point Z n connection site side image extracted in step S609. Points Z 1 to Z 6 in FIG. 8 are points corresponding to feature points X 1 to X 6 extracted from the trunk side image.
In step S611, from the feature point Z n extracted in step S609, (the trunk side image which range unknown information) corresponding range S of the connection portion-side image to identify the (second specifying means).

ステップS613では、接続部位側画像より得られた対応範囲Sを、体幹側画像より得られた接続部位の撮像範囲Rに適合するように、体幹側カメラと接続部位側カメラの入力画像に付加されている差異情報に基づき、サイズの調整、傾斜角の回転調整などの処理を行う。
ステップS615では、体幹側画像の接続部位の撮像範囲Rを、合成のための準備処理を終えた対応範囲Sに置き換える。その結果、ステップS617において、未知範囲のない合成画像が出力される。図9に、合成画像の一例を示す。破線で示されている接続部位の撮像範囲Rは対応範囲Sに置き換えられ、接続部位が撮像されていない合成画像を得ることができる。
In step S613, the corresponding range S obtained from the connected part side image is applied to the input images of the trunk side camera and the connected part side camera so as to match the imaging range R of the connected part obtained from the trunk side image. Based on the added difference information, processing such as size adjustment and tilt angle rotation adjustment is performed.
In step S615, the imaging range R of the connected part of the trunk side image is replaced with the corresponding range S for which the preparation process for synthesis has been completed. As a result, in step S617, a composite image without an unknown range is output. FIG. 9 shows an example of a composite image. The imaging range R of the connection site indicated by the broken line is replaced with the corresponding range S, and a composite image in which the connection site is not captured can be obtained.

本実施例は、複数の体幹側カメラを有していても良い。その場合は、それぞれの体幹側画像より接続部位の撮像範囲Rを抽出し、それぞれの接続部位の撮像範囲Rに対して接続部位側画像より対応範囲Sを抽出し、接続部位の撮像範囲Rを対応範囲Sと置き換える。 The present embodiment may have a plurality of trunk side cameras. In that case, the imaging range R x of the connected part is extracted from each trunk side image, the corresponding range S x is extracted from the connected part side image for the imaging range R x of each connected part, The imaging range R x is replaced with the corresponding range S x .

図10に、3台の体幹側カメラから撮像された、3枚の体幹側画像TC、TCおよびTCを例示する。この体幹側画像TC、TCおよびTCはステップS601からステップS605の処理を経て、接続部位の撮像範囲R、RおよびRの特定を行っている。頭部に固定された3台の体幹側カメラの位置が異なるため、各画像の接続部位の撮像範囲の位置には差異がある。
図11に、上記の3台の体幹側カメラと連動して作動する接続部位側カメラが撮像した接続部位側画像ACを例示する。体幹側画像TC、TCおよびTCの接続部位の撮像範囲R、RおよびRを補うため、接続部位側画像ACはステップS607からステップS611の処理によって対応範囲S、SおよびSを特定する。
ステップS613からステップS617の処理により、体幹側画像TC、TCおよびTCの接続部位の撮像範囲R、RおよびRは、接続部位側画像ACの対応範囲S、SおよびSにより置き換えられ、未知範囲のない体幹側カメラ画像が作成される。
FIG. 10 illustrates three trunk-side images TC 1 , TC 2, and TC 3 captured from three trunk-side cameras. The trunk side images TC 1 , TC 2 and TC 3 are subjected to the processing from step S601 to step S605, and the imaging ranges R 1 , R 2 and R 3 of the connected region are specified. Since the positions of the three trunk side cameras fixed to the head are different, there is a difference in the position of the imaging range of the connection part of each image.
FIG. 11 illustrates a connection part side image AC captured by the connection part side camera that operates in conjunction with the three trunk side cameras. In order to compensate for the imaging ranges R 1 , R 2, and R 3 of the connected parts of the trunk-side images TC 1 , TC 2, and TC 3 , the connected part-side image AC is subjected to the corresponding ranges S 1 , S, by the processing from step S 607 to step S 611. specifying the 2 and S 3.
By the processing from step S613 to step S617, the imaging ranges R 1 , R 2 and R 3 of the connection site of the trunk side images TC 1 , TC 2 and TC 3 are the corresponding ranges S 1 and S 2 of the connection site side image AC. and replaced by S 3, no trunk side camera images unknown range is created.

さらに、本実施例は、複数の接続部位側カメラを有していてもよい。この場合は、各体幹側画像の接続部位の撮像範囲Rに対して対応範囲Sが最も広範囲に抽出可能な接続部位側画像を利用するような判断装置を設けることが好ましい。   Further, the present embodiment may have a plurality of connection site side cameras. In this case, it is preferable to provide a determination device that uses the connected part side image that can extract the corresponding range S in the widest range with respect to the imaging range R of the connected part of each trunk side image.

本実施例はさらに、上記の方法で得られた合成画像を用いて、ロボット100に対する周囲物体の相対的な位置を計算することができる。ここでいうロボット100に対する周囲物体の相対的な位置は、物体の相対的位置座標をワールド座標系からロボットを中心とした座標系に変換して把握する。   In this embodiment, the relative position of the surrounding object with respect to the robot 100 can be calculated using the composite image obtained by the above method. The relative position of the surrounding object relative to the robot 100 here is grasped by converting the relative position coordinates of the object from the world coordinate system to a coordinate system centered on the robot.

実施例1と実施例2には、共通する部位があるため、共通する部位または装置については同一番号を付して重複説明を省略する。
図12は、ステレオカメラを用いたロボットの外観を示す図である。本実施例のロボット100は、体幹103と、肩関節203を介して体幹103に接続された一本の接続部位(アーム)104を有している。接続部位104は、2本以上が存在していてもよい。体幹103は、
胴体200と、首関節202と、頭部201を備えており、頭部201に体幹側カメラ105(a)および105(b)が固定されている。体幹側カメラ105(a)および105(b)は、首関節202によって、胴体200に対する撮像方向を変えることができる。胴体200の下方には1対の車輪206が配置されており、車輪206を利用して移動する。
接続部位104は、肩関節203と、肘関節204と、手首関節205を備えており、掌に接続部位側カメラ106が固定されている。肩関節203と、肘関節204と、手首関節205は能動機構を有しており、接続部位側カメラ106は、肩関節203と、肘関節204と、手首関節205によって、胴体200に対する撮像方向を変えることができる。また胴体200に対する接続部位側カメラ106のカメラ位置を変えることもできる。
このロボットは、作業環境内におえる頭部201の位置を計測する手段を備えており、体幹側カメラ105(a)および105(b)のカメラ位置と撮像方向を認識している。また、胴体200に対する接続部位側カメラ106のカメラ位置と撮像方向を認識している。
本実施例のロボット100は、周囲物体30,40,50,60を視覚により認識し、それらに衝突しない接続部位軌道を作成し、把持物20を空いたスペースに設置する。ロボット100の体幹側カメラ105(a)および105(b)は通常、ステレオカメラとして機能していて、図中の点A、B、C、Dは、ロボット100の視点である。
Since Example 1 and Example 2 have a common part, the same part or device is assigned the same number, and redundant description is omitted.
FIG. 12 is a diagram illustrating an appearance of a robot using a stereo camera. The robot 100 according to the present embodiment includes a trunk 103 and a single connection portion (arm) 104 connected to the trunk 103 via a shoulder joint 203. Two or more connection parts 104 may exist. The trunk 103
A torso 200, a neck joint 202, and a head 201 are provided, and the trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) are fixed to the head 201. The trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) can change the imaging direction with respect to the trunk 200 by the neck joint 202. A pair of wheels 206 is disposed below the body 200 and moves using the wheels 206.
The connection site 104 includes a shoulder joint 203, an elbow joint 204, and a wrist joint 205, and the connection site camera 106 is fixed to the palm. The shoulder joint 203, the elbow joint 204, and the wrist joint 205 have active mechanisms, and the connection site side camera 106 changes the imaging direction with respect to the body 200 by the shoulder joint 203, the elbow joint 204, and the wrist joint 205. Can be changed. Further, the camera position of the connection site side camera 106 with respect to the body 200 can be changed.
This robot includes means for measuring the position of the head 201 in the work environment, and recognizes the camera positions and imaging directions of the trunk-side cameras 105 (a) and 105 (b). In addition, the camera position and the imaging direction of the connection site side camera 106 with respect to the body 200 are recognized.
The robot 100 according to the present embodiment visually recognizes the surrounding objects 30, 40, 50, and 60, creates a connection portion trajectory that does not collide with them, and places the grasped object 20 in an empty space. The trunk-side cameras 105 (a) and 105 (b) of the robot 100 normally function as stereo cameras, and points A, B, C, and D in the figure are the viewpoints of the robot 100.

図13は、本実施例のステレオカメラを用いたロボット100の周囲を認識する機構101の概略を示す図である。本実施例のロボット100は、制御装置114を有している。制御装置114は、画像情報処理装置116を備えており、画像情報処理装置116は体幹103に設けられている体幹側カメラ105(a)および105(b)から体幹側画像情報を入力し、接続部位104に設けられている接続部位側カメラ106から接続部位側画像情報を入力し、体幹側カメラ位置撮像方向計算装置111から体幹側カメラ105(a)および105(b)の位置と撮像方向を入力し、接続部位側カメラ位置撮像方向計算装置109から接続部位側カメラ106の位置と撮像方向を入力し、これらの画像情報およびカメラ位置と撮像方向に関する情報から、環境地図を作成し、環境地図記憶装置112に記憶する。その環境地図情報に基づき、その後の移動経路を作成し(移動経路作成装置113)、作成した移動経路情報にしたがって、車輪206と能動機構を有する関節を回転させるアクチュエータ群115を制御し、作成した移動経路に沿って、車輪206、頭部201、接続部位104を移動させる。ロボット100は、車輪206の回転数を検出する車輪回転数検出装置119と、各関節の関節角を検出する関節角検出装置123と、胴体200内に設置されていて胴体200の位置を検出する位置情報検出装置121を備えており、それらの装置で取得される情報が、体幹側カメラ位置撮像方向計算装置111と接続部位側カメラ位置撮像方向計算装置109に入力される。
ロボット100は、位置と撮像方位が既知のカメラで撮像した画像情報から周囲の環境を認識して移動経路を計算し、計算した移動経路に従って移動した後にカメラ位置と撮像方向を再計算し、その後に再度撮像するという処理を繰返しながら、自律的に移動する。
FIG. 13 is a diagram illustrating an outline of a mechanism 101 that recognizes the surroundings of the robot 100 using the stereo camera of the present embodiment. The robot 100 of this embodiment has a control device 114. The control device 114 includes an image information processing device 116, and the image information processing device 116 inputs trunk side image information from the trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) provided on the trunk 103. Then, the connection part side image information is input from the connection part side camera 106 provided in the connection part 104, and the trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) are input from the trunk side camera position imaging direction calculation device 111. The position and the imaging direction are input, the position and the imaging direction of the connection part side camera 106 are input from the connection part side camera position imaging direction calculation device 109, and the environment map is obtained from the information on the image information and the camera position and the imaging direction. It is created and stored in the environmental map storage device 112. Based on the environmental map information, a subsequent movement route is created (movement route creation device 113), and the actuator group 115 that rotates the joint having the wheel 206 and the active mechanism is created according to the created movement route information. The wheel 206, the head 201, and the connection site 104 are moved along the movement path. The robot 100 detects a rotational speed of the wheel 206, a wheel rotational speed detection device 119 that detects the joint angle of each joint, a joint angle detection device 123 that detects the joint angle of each joint, and a body 200 that detects the position of the body 200. A position information detection device 121 is provided, and information acquired by these devices is input to the trunk side camera position imaging direction calculation device 111 and the connected part side camera position imaging direction calculation device 109.
The robot 100 recognizes the surrounding environment from image information captured by a camera with a known position and imaging orientation, calculates a movement path, moves along the calculated movement path, recalculates the camera position and imaging direction, and then The camera moves autonomously while repeating the process of imaging again.

図14に、ロボット100の視野の鳥瞰図を示す。ロボット100の接続部位104とその把持物20が体幹側カメラ105(a)および105(b)の視野内に入ってしまうと、その後ろにある環境情報を得ることができない。
具体的には、図14の例において、点Aおよび点Bは、実線矢印で示すように体幹側カメラ105(a)および105(b)の両方より撮像可能であるため、体幹側画像からステレオ画像が生成可能となっており、ロボットの移動に合わせてその情報を時系列上連続して取得することができる。
それに対し、点Cおよび点Dに関しては、体幹側カメラだけでは下肢の移動位置もしくは接続部位の動作によって、それぞれの点の体幹側カメラ105(a)および105(b)を利用したステレオ視が不可能となり、その周囲についての環境情報を取得することができない。破線矢印は、接続部位あるいは把持物体が視線を遮るため、同じ特徴点を有する画像を撮像することができないことを示している。
ステレオカメラの場合、特に周囲物体の奥行きや高さなどの情報を必要とする場合は、複数の位置情報が既知のカメラを利用するか、あるいは1台のカメラが移動しながら撮像した場合のように、複数の画像から視差情報が得られることが必須となる。このため、点Cおよび点Dは両眼視ができないことから、点Cおよび点D付近の物体の位置関係を認識することができない。
FIG. 14 shows a bird's-eye view of the field of view of the robot 100. If the connection part 104 of the robot 100 and the grasped object 20 enter the field of view of the trunk-side cameras 105 (a) and 105 (b), the environmental information behind them cannot be obtained.
Specifically, in the example of FIG. 14, the point A and the point B can be captured by both the trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) as indicated by solid arrows, and thus the trunk side image Thus, a stereo image can be generated, and the information can be continuously acquired in time series as the robot moves.
On the other hand, with respect to the points C and D, stereo viewing using the trunk-side cameras 105 (a) and 105 (b) at the respective points is performed only by the trunk-side camera, depending on the movement position of the lower limbs or the movement of the connection part. Cannot be obtained, and environmental information about the surroundings cannot be acquired. A broken line arrow indicates that an image having the same feature point cannot be captured because the connection site or the grasped object blocks the line of sight.
In the case of a stereo camera, especially when information such as the depth and height of surrounding objects is required, it is possible to use a camera whose position information is already known, or when a single camera is moving and capturing images. In addition, it is essential to obtain parallax information from a plurality of images. For this reason, since the points C and D cannot be viewed with both eyes, the positional relationship between the objects in the vicinity of the points C and D cannot be recognized.

このような場合、本実施例は、点Cおよび点Dの視点のように、視界を遮る物体の有無等により、体幹側カメラ105のいずれかがステレオカメラとして満足に機能することが困難な場合には、いずれかの体幹側カメラ105と接続部位側カメラ106を用いてステレオ画像を得ることができる。
具体的には、点Aおよび点Bの周辺など、接続部位104などの視野を遮る物体がない場合には体幹側カメラ105(a)および105(b)によりステレオ画像を取得し、周囲物体のロボット100に対する相対的な位置関係を計算することができる(第1計算手段)。その一方で、点Cのような場合には体幹側カメラ105(b)と接続部位側カメラ106により両眼視し、点Dの場合には体幹側カメラ105(a)と接続部位側カメラ106により両眼視をすることにより、周辺環境全域を認識するのに必要な情報を得、周囲物体のロボット100に対する相対的な位置関係を計算することができる(第2計算手段)。
In such a case, in the present embodiment, it is difficult for any of the trunk side cameras 105 to function satisfactorily as a stereo camera due to the presence or absence of an object that obstructs the field of view, such as the viewpoints of point C and point D. In this case, a stereo image can be obtained using any one of the trunk side camera 105 and the connection site side camera 106.
Specifically, when there is no object that obstructs the field of view, such as the connection part 104, such as the periphery of the point A and the point B, stereo images are acquired by the trunk-side cameras 105 (a) and 105 (b), and the surrounding objects The relative positional relationship with respect to the robot 100 can be calculated (first calculation means). On the other hand, in the case of point C, the trunk side camera 105 (b) and the connection site side camera 106 are viewed with both eyes, and in the case of point D, the trunk side camera 105 (a) and the connection site side. By performing binocular viewing with the camera 106, information necessary for recognizing the entire surrounding environment can be obtained, and the relative positional relationship of the surrounding objects with respect to the robot 100 can be calculated (second calculation means).

接続部位側カメラ106を使って両眼視をする場合、複数ある体幹側カメラのうち、どのカメラを使ってステレオ画像を取得するかは、接続部位104の撮像される範囲が最も少ない体幹側画像が取得される体幹側カメラを計算に用いるよう選択することができる。この選択は、画像情報処理装置116が判断する。   When binocular vision is performed using the connection site side camera 106, which of the plurality of trunk side cameras is used to acquire a stereo image depends on the trunk where the connection site 104 is captured in the smallest range. The trunk camera from which the side image is acquired can be selected for use in the calculation. This selection is determined by the image information processing apparatus 116.

図15に、本実施例のロボットの動作概要を表わすフローチャートを示す。このとき、ロボット100は把持物20を把持しており、それを物体30,40,50および60に衝突しない接続部位軌道を作成し、把持物20を空いたスペースに設置する作業を実行したい。ロボット100の接続部位104は図14に示すような位置にあり、このような状態を表す画像が体幹側カメラ105(a)および105(b)の位置より撮像されている。接続部位104の軌道を作成するにあたって、物体50および物体60の一部が接続部位104および把持物20により未知となっているため、図15に示す画像情報処理を開始する。
ステップS500では、体幹側カメラ105(a)と105(b)および接続部位側カメラ106により撮像された複数の画像が画像情報処理装置116へ入力され、ステレオ画像が取得される。画像情報処理装置116は、体幹側画像の未知範囲の大きさにより、接続部位側画像を利用するかどうかを判断してもよく、接続部位104によって遮られ、未知範囲となる範囲がより少ない画像の組み合わせからステレオ画像を得る手段を有している。
FIG. 15 is a flowchart showing an outline of the operation of the robot of this embodiment. At this time, the robot 100 is gripping the gripping object 20, and creates a connection site trajectory that does not collide with the objects 30, 40, 50 and 60, and wants to execute an operation of installing the gripping object 20 in an empty space. The connection part 104 of the robot 100 is at a position as shown in FIG. 14, and images representing such a state are taken from the positions of the trunk-side cameras 105 (a) and 105 (b). In creating the trajectory of the connection part 104, since the object 50 and a part of the object 60 are unknown by the connection part 104 and the grasped object 20, the image information processing shown in FIG. 15 is started.
In step S500, a plurality of images captured by the trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) and the connected part side camera 106 are input to the image information processing apparatus 116, and a stereo image is acquired. The image information processing apparatus 116 may determine whether or not to use the connection part side image based on the size of the unknown range of the trunk side image, and is blocked by the connection part 104 and has a smaller range as the unknown range. Means for obtaining a stereo image from a combination of images is provided.

ステップS502では、ステップS500で選択され、取得されたステレオ画像に基づきロボット100の周囲物体の相対的な位置を計算する。画像データはワールド座標系からロボットを中心とする座標系に変換され、周囲物体の位置関係が計算され、ロボット100と周囲物体の相対的位置情報として出力される。例として、この相対的位置情報の取得には、視差画像や距離画像を用いてもよい。
このとき、体幹側画像どうしからステレオ画像情報を得る場合と、体幹側画像と接続部位側画像を利用してステレオ画像を得る場合とで、それぞれに第1計算手段および第2計算手段という、異なる計算手段を用意することが望ましい。体幹側カメラどうしは並行であるが、体幹側画像と接続部位側画像を利用した計算手段は、それぞれのカメラの相対位置が異なるため、例えばステレオ画像の平行化やハンド・アイ校正のような座標系の変換などが適用できる。
In step S502, the relative positions of the surrounding objects of the robot 100 are calculated based on the stereo image selected and acquired in step S500. The image data is converted from the world coordinate system to a coordinate system centered on the robot, the positional relationship between the surrounding objects is calculated, and is output as relative position information between the robot 100 and the surrounding objects. As an example, a parallax image or a distance image may be used for acquiring the relative position information.
At this time, when obtaining stereo image information from the trunk side images, and when obtaining a stereo image using the trunk side image and the connection part side image, they are referred to as first calculation means and second calculation means, respectively. It is desirable to prepare different calculation means. The trunk side cameras are parallel to each other, but the calculation means using the trunk side image and the connected part side image are different in relative positions of the respective cameras. For example, parallelization of stereo images and hand-eye calibration are performed. Various coordinate system transformations can be applied.

画像処理装置116において算出された相対的位置情報は、ステップS504において周囲物体の相対的位置を表わすデータとして構築され、環境地図記憶装置112に記憶される。環境地図とは、ロボット100が周囲物体の相対的位置を把握できるようなデータを指す。例えば、画像情報処理装置116において視差画像を算出するような場合は、この環境地図は画像視差空間(SDS空間 Spacial Disparity Space)により表わすことが可能である。SDS空間においては、点A、点B、点Cおよび点Dを有する周囲物体30,40,50,60は奥行きのある曲面として表れてくる。   The relative position information calculated in the image processing apparatus 116 is constructed as data representing the relative positions of surrounding objects in step S504 and stored in the environment map storage apparatus 112. The environmental map refers to data that allows the robot 100 to grasp the relative positions of surrounding objects. For example, when the image information processing apparatus 116 calculates a parallax image, the environmental map can be represented by an image parallax space (SDS space Spatial Disparity Space). In the SDS space, the surrounding objects 30, 40, 50, and 60 having the points A, B, C, and D appear as curved surfaces having a depth.

ステップS506では、環境地図情報に基づいてロボット100の移動経路を作成する。本実施例のロボット100は、周囲物体30,40,50,60を視覚により認識し、それらに衝突しない接続部位軌道を作成し、把持物20を空いたスペースに設置することを作業目的としているため、このような場合は環境地図情報より周囲物体が存在しない平面を検出し、そこへ把持物20を設置できるような接続部位の軌道を作成することが望ましい。作成された移動経路に沿って、ステップS508では、アクチュエータ115により実際の動作が実現される。   In step S506, the movement route of the robot 100 is created based on the environmental map information. The robot 100 according to the present embodiment is designed to visually recognize the surrounding objects 30, 40, 50, and 60, create a connection portion trajectory that does not collide with them, and place the grasped object 20 in an empty space. Therefore, in such a case, it is desirable to detect a plane on which no surrounding object exists from the environmental map information and create a trajectory of the connection site so that the grasped object 20 can be placed there. The actual operation is realized by the actuator 115 in step S508 along the created movement path.

図16に、ロボット100の画像情報処理を表わすフローチャートを示す。図15のステップS500のスレテオ画像の取得方法は、複数の体幹側画像を使って取得する方法と、体幹側画像のいずれかと接続部位側画像を使って取得する方法の2手法が存在する。ステップS160では、体幹側カメラ105(a)と105(b)により撮像された複数の体幹側画像と、接続部位側カメラ106により撮像された接続部位側画像が画像情報処理装置116に入力される。ステップS162では、体幹側画像に接続部位104が撮像されているかを判断する。接続部位が撮像されていない場合(NOの場合)はステップS164に移行し、体幹側画像どうしからステレオ画像を取得し、第1計算手段を実行する。一方で、体幹側画像に接続部位が撮像されている場合は(YESの場合)はステップS166に進み、いずれかの体幹側画像と接続部位側画像からステレオ画像を取得し、第2計算手段を実行する。ステップS166で選択される体幹側画像は、接続部位の撮像されている範囲がより小さい方の体幹側画像である。   FIG. 16 is a flowchart showing image information processing of the robot 100. There are two methods for acquiring the stereo image in step S500 of FIG. 15, a method of acquiring using a plurality of trunk-side images and a method of acquiring using any of the trunk-side images and the connected part-side image. . In step S <b> 160, a plurality of trunk side images captured by the trunk side cameras 105 (a) and 105 (b) and a connected part side image captured by the connected part side camera 106 are input to the image information processing apparatus 116. Is done. In step S162, it is determined whether the connection site 104 is captured in the trunk side image. When the connection part is not imaged (in the case of NO), the process proceeds to step S164, a stereo image is acquired from the trunk side images, and the first calculation unit is executed. On the other hand, when the connected part is imaged in the trunk side image (in the case of YES), the process proceeds to step S166, a stereo image is acquired from one of the trunk side image and the connected part side image, and the second calculation is performed. Execute means. The trunk-side image selected in step S166 is the trunk-side image having a smaller range where the connection site is imaged.

本実施例では、体幹および接続部位に合計3台のカメラを用いて周囲物体の3次元情報を得る場合を例示しているが、より多くのカメラを用いても良いし、1台の接続部位側カメラが移動することで連続して撮像するような手法を採っても良い。   In the present embodiment, the case where the three-dimensional information of the surrounding object is obtained using a total of three cameras for the trunk and the connection part is illustrated, but more cameras may be used, or one connection You may take the technique of imaging continuously, as a part side camera moves.

本実施例では静的な周囲物体を認識する場合について例示したが、移動経路作成装置113において作成された経路に沿って接続部位が動作を開始した後に、新たな障害物となる周囲物体が移動経路上に出現した場合や、周囲物体とロボットの位置が下肢の移動等により変化し、接続部位の軌道に修正が必要となった場合に対応することができない。   In this embodiment, the case of recognizing a static surrounding object is illustrated. However, after the connected part starts to move along the route created by the movement route creation device 113, the surrounding object that becomes a new obstacle moves. It is not possible to deal with a case where it appears on the route, or when the positions of surrounding objects and the robot change due to the movement of the lower limbs or the like, and the connection site trajectory needs to be corrected.

図17に、動的な周囲物体に対応することができる形態を示す。このロボット機構101は、実施例2のロボット機構に、さらに接続部位の起動に修正を加える移動経路修正装置125を設けることで、一度発令された経路を適宜修正することができる。
また、適宜周辺環境のデータを更新することで、接続部位の動作と周囲の環境の変化を同時に、連続して認識し、それに応じて軌道を修正することができる。
FIG. 17 shows a form that can deal with a dynamic surrounding object. The robot mechanism 101 can appropriately correct a route once issued by providing the movement mechanism correcting device 125 for correcting the activation of the connection site in the robot mechanism of the second embodiment.
In addition, by appropriately updating the data of the surrounding environment, it is possible to simultaneously recognize the operation of the connected portion and the change of the surrounding environment at the same time and correct the trajectory accordingly.

以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
例えば、アームだけでなく、脚などの複数の接続部位にそれぞれ、あるいは1本の接続部位の異なる部位に接続部位側カメラを回転可能に複数個装備すれば、撮像可能な範囲がより拡大される。
また、実施例2では体幹側カメラを主眼としたステレオ視について例示したが、複数の接続部位側カメラを用いてステレオ視を可能にし、体幹側カメラと接続部位側カメラそれぞれのステレオ画像処理装置を装備することで、さらに多様な用途に利用することができる。
本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組み合わせによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
Specific examples of the present invention have been described in detail above, but these are merely examples and do not limit the scope of the claims. The technology described in the claims includes various modifications and changes of the specific examples illustrated above.
For example, if a plurality of connection site side cameras can be rotatably mounted not only on an arm but also on a plurality of connection sites such as legs, or on different sites of one connection site, the imageable range is further expanded. .
Further, in the second embodiment, the stereo view with the trunk side camera as the main object is illustrated, but the stereo view is made possible by using a plurality of connection part side cameras, and the stereo image processing of each of the trunk side camera and the connection part side camera is performed. Equipped with a device, it can be used for more diverse applications.
The technical elements described in this specification or the drawings exhibit technical usefulness alone or in various combinations, and are not limited to the combinations described in the claims at the time of filing. In addition, the technology illustrated in the present specification or the drawings achieves a plurality of objects at the same time, and has technical utility by achieving one of the objects.

100:ロボット
101:ロボット機構
103:体幹
104:接続部位(アーム)
105:体幹側カメラ
105(a):体幹側カメラ
105(b):体幹側カメラ
106:接続部位側カメラ
109:接続部位側カメラ位置撮像方向計算装置
110:合成画像作成装置
111:体幹側カメラ位置撮像方向計算装置
112:環境地図記憶装置
113:移動経路作成装置
114:制御装置
115:アクチュエータ群
116:画像処理装置
117:関節角検出装置
119:車輪回転数検出装置
121:位置情報検出装置
125:移動経路修正装置
200:胴体
201:頭部
202:首関節
203:肩関節
204:肘関節
205:手首関節
206:車輪
100: Robot 101: Robot mechanism 103: Trunk 104: Connection part (arm)
105: trunk-side camera 105 (a): trunk-side camera 105 (b): trunk-side camera 106: connection site-side camera 109: connection site-side camera position imaging direction calculation device 110: composite image creation device 111: body Stem side camera position imaging direction calculation device 112: Environmental map storage device 113: Movement path creation device 114: Control device 115: Actuator group 116: Image processing device 117: Joint angle detection device 119: Wheel rotation number detection device 121: Position information Detection device 125: Movement path correction device 200: Body 201: Head 202: Neck joint 203: Shoulder joint 204: Elbow joint 205: Wrist joint 206: Wheel

Claims (1)

体幹と、
駆動機構を有する関節部を介して体幹に接続されている接続部位と、
体幹に設けられている2以上の体幹側カメラと、
接続部位に設けられている接続部位側カメラと、
2以上の体幹側カメラで撮像した2以上の体幹側画像から、撮像範囲内に存在する物体の移動型ロボットに対する相対的な位置関係を計算する第1計算手段と、
体幹側カメラの少なくとも1つで撮像した体幹側画像と接続部位側カメラで撮像した接続部位側画像から、撮像範囲内に存在する物体の移動型ロボットに対する相対的な位置関係を計算する第2計算手段と、を備え、
前記第2計算手段は、接続部位を撮像している範囲が最も少ない体幹側画像を選択して計算に用いることを特徴とする移動型ロボット。
The trunk,
A connection site connected to the trunk through a joint having a drive mechanism;
Two or more trunk side cameras provided on the trunk;
A connection site side camera provided in the connection site;
First calculation means for calculating a relative positional relationship of an object existing in the imaging range with respect to the mobile robot from two or more trunk-side images captured by two or more trunk-side cameras;
Calculating a relative positional relationship of an object existing in the imaging range with respect to the mobile robot from a trunk side image captured by at least one of the trunk side cameras and a connection site side image captured by the connection site side camera; 2 calculation means,
The mobile robot according to claim 2, wherein the second calculation means selects and uses a trunk-side image with the smallest range in which a connection site is imaged.
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