分岐型GAによる可動部を有する3次元物体の認識と姿勢検出(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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本研究では福祉・ホームロボットへの適用を仮定した3次元物体の認識アルゴリズムを検討する.ロボットの応用範囲の拡大に伴って,今後はより複雑な物体を作業対象として認識する必要が高まると考えられる.従来研究の多くは,主に対象物体の形状の複雑さや,照明変動・視点移動または物体姿勢の変化に起因する"見え方"の変化に対応することに主眼がおかれてきた.そこで,本研究では特に回転軸やスライド機構といった可動部品を有することでも見え方が変化する物体を対象とする.また,使用する視覚センサとしては福祉・ホームロボットへの搭載を,安全性・可搬性の点で考慮し,ステレオビジョンを採用する.ただし,ステレオビジョンによる距離画像は,対応点探索の失敗による欠落点を含む問題がある.以上の課題に対して,登録物体データに基づくモデルベースマッチングに,多峰性をもつ巨大な探索空間に対応できる分岐型の遺伝的アルゴリズム(fGA),及び染色体の多義的解釈を適用した新しい物体認識手法を提案する.可動部を有する五つのサンプル物体について,合計100シーン(実画像)を用意し,入力画像中の物体の種類を認識し,位置・姿勢,可動部の状態を検出する評価実験を行ったところ,99%の認識率,98%の検出率を得ることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-01
著者
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