JP4940461B2 - 3次元物体認識装置及び3次元物体認識方法 - Google Patents
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Description
3 認識対象物
4 3次元センサ
14 3次元モデル記憶手段
15 ディスタンスフィールド記憶手段
16 ディスタンスマップ記憶手段
17 ディスタンスフィールド
18 ボクセル
19 ディスタンスマップ
20 画素
21 座標系変換手段
22 最近点距離取得手段
23 位置姿勢評価手段
24 第1の最適化手段
25 エッジ抽出手段
26 第2の最適化手段
27 第3の最適化手段
Claims (10)
- 認識対象物の3次元モデルを中心に置いた3次元空間を複数のボクセルに分割し、該夫々のボクセルに前記3次元モデル表面の最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを記録させたディスタンスフィールドを記憶するディスタンスフィールド記憶手段と、
前記認識対象物の表面の点の3次元座標を示す点群を計測する3次元センサと、
前記3次元センサの位置姿勢を仮定して、前記3次元センサにより計測した点群を前記3次元モデルに設定されるモデル座標系に変換する座標系変換手段と、
前記モデル座標系に変換された各計測点を対応する前記ディスタンスフィールドの夫々のボクセルに入れることにより、該夫々のボクセルから前記最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを取得する最近点距離取得手段と、
前記3次元センサの位置の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての位置及び前記3次元センサの姿勢の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての姿勢に対して、前記座標系変換手段によりモデル座標系に変換された各計測点と前記最近点距離取得手段により取得した前記各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離を取得し、その結果に基づいて前記3次元センサの位置姿勢に関する点群間類似度評価における極大値を求める位置姿勢評価手段と、
前記位置姿勢評価手段により求められた前記極大値の前記3次元センサの位置姿勢を初期値として用いて、前記座標系変換手段によりモデル座標系に変換された各計測点と前記最近点距離取得手段により取得した前記各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離の自乗和が最小となるように前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第1の最適化手段と、を備えることを特徴とする3次元物体認識装置。 - 前記3次元センサにより前記認識対象物の画像を取得し、該画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記第1の最適化手段により得られた前記3次元センサの位置姿勢に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和を用いた評価関数、又は前記第1の最適化手段により得られた前記3次元センサの位置姿勢に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭類似度の評価関数に対して、前記第1の最適化手段により得られた結果を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第2の最適化手段を備えることを特徴とする請求項1記載の3次元物体認識装置。 - 前記3次元センサにより前記認識対象物の画像を取得し、該画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記第1の最適化手段により得られた前記3次元センサの位置姿勢に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和と、前記3次元センサにより計測された点群が前記座標変換手段により前記モデル座標系に変換された各計測点と前記最近点距離取得手段により取得した前記各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離の自乗和とを統合した評価関数に対して、前記第1の最適化手段により得られた結果を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第3の最適化手段を備えることを特徴とする請求項1記載の3次元物体認識装置。 - 認識対象物の3次元モデルを中心に置いた3次元空間を複数のボクセルに分割し、該夫々のボクセルに前記3次元モデル表面の最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを記録させたディスタンスフィールドを記憶するディスタンスフィールド記憶手段と、
前記認識対象物の表面の点の3次元座標を示す点群を計測、及び前記認識対象物の画像を取得する3次元センサと、
前記3次元センサの位置姿勢を仮定して、前記3次元センサにより計測した点群を前記3次元モデルに設定されるモデル座標系に変換する座標系変換手段と、
前記モデル座標系に変換された各計測点を対応する前記ディスタンスフィールドの夫々のボクセルに入れることにより、該夫々のボクセルから前記最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを取得する最近点距離取得手段と、
前記3次元センサの位置の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての位置及び前記3次元センサの姿勢の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての姿勢に対して、前記座標系変換手段によりモデル座標系に変換された各計測点と前記最近点距離取得手段により取得した前記各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離を取得し、その結果に基づいて前記3次元センサの位置姿勢に関する点群間類似度評価における極大値を求める位置姿勢評価手段と、
前記3次元センサにより取得した前記画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記位置姿勢評価手段により求められた前記3次元センサの位置姿勢の評価における極大値に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和を用いた評価関数、又は位置姿勢評価手段により求められた前記3次元センサの位置姿勢の評価における極大値に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭類似度の評価関数に対して、前記位置姿勢評価手段により求められた前記極大値の前記3次元センサの位置姿勢を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第2の最適化手段を備えることを特徴とする3次元物体認識装置。 - 認識対象物の3次元モデルを中心に置いた3次元空間を複数のボクセルに分割し、該夫々のボクセルに前記3次元モデル表面の最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを記録させたディスタンスフィールドを記憶するディスタンスフィールド記憶手段と、
前記認識対象物の表面の点の3次元座標を示す点群を計測、及び前記認識対象物の画像を取得する3次元センサと、
前記3次元センサの位置姿勢を仮定して、前記3次元センサにより計測した点群を前記3次元モデルに設定されるモデル座標系に変換する座標系変換手段と、
前記モデル座標系に変換された各計測点を対応する前記ディスタンスフィールドの夫々のボクセルに入れることにより、該夫々のボクセルから前記最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを取得する最近点距離取得手段と、
前記3次元センサの位置の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての位置及び前記3次元センサの姿勢の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての姿勢に対して、前記座標系変換手段によりモデル座標系に変換された各計測点と前記最近点距離取得手段により取得した前記各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離を取得し、その結果に基づいて前記3次元センサの位置姿勢に関する点群間類似度評価における極大値を求める位置姿勢評価手段と、
前記3次元センサにより前記認識対象物の画像を取得し、該画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記位置姿勢評価手段により求められた前記3次元センサの位置姿勢の評価における極大値に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和と、前記3次元センサにより計測された点群が前記座標変換手段により前記モデル座標系に変換された各計測点と前記最近点距離取得手段により取得した前記各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離の自乗和とを統合した評価関数に対して、前記位置姿勢評価手段により求められた前記極大値の前記3次元センサの位置姿勢を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第3の最適化手段を備えることを特徴とする3次元物体認識装置。 - 認識対象物の3次元モデルを中心に置いた3次元空間を複数のボクセルに分割し、該夫々のボクセルに前記3次元モデル表面の最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを記録させたディスタンスフィールドをディスタンスフィールド記憶手段に記憶するステップと、
3次元センサにより前記認識対象物の表面の点の3次元座標を示す点群を計測するステップと、
前記3次元センサの位置姿勢を仮定して、前記3次元センサにより計測した点群を前記3次元モデルに設定されるモデル座標系に変換するステップと、
前記モデル座標系に変換された各計測点を対応する前記ディスタンスフィールドの夫々のボクセルに入れることにより、該夫々のボクセルから前記最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを取得するステップと、
前記3次元センサの位置の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての位置及び前記3次元センサの姿勢の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての姿勢に対して、前記モデル座標系に変換された各計測点と該各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離を取得し、その結果に基づいて前記3次元センサの位置姿勢に関する点群間類似度評価における極大値を求めるステップと、
前記極大値の前記3次元センサの位置姿勢を初期値として用いて、前記3次元センサにより計測された点群を前記モデル座標系に変換した各計測点と該各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離の自乗和が最小となるように前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第1の最適化ステップと、を備えることを特徴とする3次元物体認識方法。 - 前記3次元センサにより取得した前記認識対象物の画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するステップと、
前記第1の最適化ステップにより得られた前記3次元センサの位置姿勢に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和を用いた評価関数、又は前記第1の最適化ステップにより得られた前記3次元センサの位置姿勢に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭類似度の評価関数に対して、前記第1の最適化ステップにより得られた結果を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第2の最適化ステップを備えることを特徴とする請求項6記載の3次元物体認識方法。 - 前記3次元センサにより取得した前記認識対象物の画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するステップと、
前記第1の最適化ステップにより得られた前記3次元センサの位置姿勢に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和と、前記3次元センサにより計測された点群を前記モデル座標系に変換した各計測点と該各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離の自乗和とを統合した評価関数に対して、前記第1の最適化ステップにより得られた結果を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第3の最適化ステップを備えることを特徴とする請求項6記載の3次元物体認識方法。 - 認識対象物の3次元モデルを中心に置いた3次元空間を複数のボクセルに分割し、該夫々のボクセルに前記3次元モデル表面の最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを記録させたディスタンスフィールドをディスタンスフィールド記憶手段に記憶するステップと、
3次元センサにより前記認識対象物の表面の点の3次元座標を示す点群を計測、及び前記認識対象物の画像を取得するステップと、
前記3次元センサの位置姿勢を仮定して、前記3次元センサにより計測した点群を前記3次元モデルに設定されるモデル座標系に変換するステップと、
前記モデル座標系に変換された各計測点を対応する前記ディスタンスフィールドの夫々のボクセルに入れることにより、該夫々のボクセルから前記最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを取得するステップと、
前記3次元センサの位置の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての位置及び前記3次元センサの姿勢の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての姿勢に対して、前記モデル座標系に変換された各計測点と該各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離を取得し、その結果に基づいて前記3次元センサの位置姿勢に関する点群間類似度評価における極大値を求めるステップと、
前記3次元センサにより取得した前記認識対象物の画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するステップと、
前記3次元センサの位置姿勢の評価における極大値に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和を用いた評価関数、又は前記3次元センサの位置姿勢の評価における極大値に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点の輪郭類似度の評価関数に対して、前記極大値の前記3次元センサの位置姿勢を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第2の最適化ステップとを備えることを特徴とする3次元物体認識方法。 - 認識対象物の3次元モデルを中心に置いた3次元空間を複数のボクセルに分割し、該夫々のボクセルに前記3次元モデル表面の最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを記録させたディスタンスフィールドをディスタンスフィールド記憶手段に記憶するステップと、
3次元センサにより前記認識対象物の表面の点の3次元座標を示す点群を計測、及び前記認識対象物の画像を取得するステップと、
前記3次元センサの位置姿勢を仮定して、前記3次元センサにより計測した点群を前記3次元モデルに設定されるモデル座標系に変換するステップと、
前記モデル座標系に変換された各計測点を対応する前記ディスタンスフィールドの夫々のボクセルに入れることにより、該夫々のボクセルから前記最近点までの距離又は該最近点までの距離及び前記最近点を示すIDを取得するステップと、
前記3次元センサの位置の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての位置及び前記3次元センサの姿勢の3自由度の夫々に対して、その存在し得る範囲に渡って所定間隔でサンプリングした全ての姿勢に対して、前記モデル座標系に変換された各計測点と該各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群間距離を取得し、その結果に基づいて前記3次元センサの位置姿勢に関する点群間類似度評価における極大値を求めるステップと、
前記3次元センサにより取得した前記認識対象物の画像に対して前記認識対象物のエッジを抽出するステップと、
前記3次元センサの位置姿勢の評価における極大値に合致する前記画像上に射影された前記3次元モデルの輪郭点と前記画像上のエッジ点との輪郭間距離の自乗和と、前記3次元センサにより計測された点群を前記モデル座標系に変換した各計測点と該各計測点に対応する夫々のボクセルに記録された最近点との点群冠距離の自乗和とを統合した評価関数に対して、前記極大値の前記3次元センサの位置姿勢を初期値として用いて前記3次元センサの位置姿勢の最適化を行う第3の最適化ステップとを備えることを特徴とする3次元物体認識方法。
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