全方位視覚による記憶に基づくロボットの誘導

基于全向视觉记忆的机器人引导

• 批准号: 08780348
• 负责人: 石黒 浩
• 金额: $ 0.7万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780348/
• 关键词: 全方位画像; フーリエ変換; 記憶に基づく方法; バネモデル; 環境構造; ロボット誘導

以下の4つの項目に関して研究を行った.1.フーリエ変換による全方位画像情報の記憶:記憶に基づく手法の概念に従いつつもパラメータ化するためには,基の画像情報をできるだけ保存した手法を用いなければならない.それには,画像圧縮の手法としても用いられるフーリエ変換が適当である.ここでは,フーリエ変換によって効率的に画像を記憶する方法を提案した.フーリエ変換は,全方位画像を撮影時のロボットの方位とは独立な成分と,方位に依存する成分に分離できる.すなわち,画像間の類似度は,ロボットの方位とは独立な強度成分を比較することで,高速に推定することができ,また,ロボットの方位に依存する位相成分からは,観測点間のロボットの運動方向を知ることができる.2.視点移動に伴う視覚情報の変化に関する検討:ロボットは環境内を徘徊し,様々な観測点で全方位画像を撮像し,環境の記憶とするが,これらの全方位画像を基に,ロボットの経路計画を行うには,環境構造と対応した配置とともに記憶する必要がある.ここでは,画像間の類似度と観測点間の距離に関する実験を行い,画像間の類似度から,観測点間の距離がある程度推定可能であることを示した.3.バネモデルによる環境構造の復元:先に述べた,距離と相違度の実験に基づき,全方位画像間の相違度を基に,環境構造を復元した.環境構造の復元には,バネモデルを用いた.4.経路計画とロボットの誘導の検討:バネモデルにより復元された観測点の配置を基した,経路計画とロボットの誘導法を検討した.ここでは,先に述べた全方位画像をフーリエ変換して得られた位相成分から,ロボットの移動方向を推定する方法を用いた.また,所有するロボットと実時間全方位画像入力装置を組み合わせて,実際の環境におけるロボットの誘導実験を行い,その有効性を確認した.

の below 4 つ の project に masato し を line っ て research た. 1. フ ー リ エ variations in に よ る comprehensive portrait intelligence の memory: memory に base づ く gimmick の concept に 従 い つ つ も パ ラ メ ー タ change す る た め に は, base の portrait intelligence を で き る だ け save し た gimmick を with い な け れ ば な ら な い. そ れ に は, portrait 圧 shrinkage の gimmick と し て も with い ら れ る フ ー リ エ variations in が appropriate で あ る. こ こ で は, フ ー リ エ variations in に よ っ て sharper rate に portraits を memory す る method proposed を し た. フ ー リ エ variations in は, all-round portrait を pinch of shadow when の ロ ボ ッ ト の bearing と と は な independent components, bearing に dependent す る component separation に で き る. す な わ ち, portrait は の similar degree, between ロ ボ ッ ト の bearing と は independent な intensity component を compare す る こ と で, high-speed に presumption す る こ と が で き, ま た, ロ ボ ッ ト の bearing に dependent す る phase composition か ら は, 観 point between の ロ ボ ッ ト の direction を know る こ と が で き る. 2. View mobile に with う visual 覚 intelligence の variations change に masato す る beg: 検 ロ ボ ッ ト は environment を し, others 々 な 観 で all-round portraits を pinch of measuring point like し, environmental の memory と す る が, こ れ ら の comprehensive portrait を に, ロ ボ ッ ト の 経 road line project を う に は, environmental construction と 応 seaborne し た configuration と と も に memory す る necessary が あ る. こ こ で は, painting Like の similar degree between と 観 の distance between point に masato す る be 験 を い, portrait の similar degree between か ら, 観 の distance between point が あ る degree presumption may で あ る こ と を shown し た. 3. バ ネ モ デ ル に よ る environment construct の recovery: first に above べ た, distance と digitization degrees の be 験 に base づ き, all-round between portrait の digitization degrees を に, を recovery し environment construction Youdaoplaceholder0. Environment construction の recovery に は, バ ネ モ デ ル を with い た. 4. 経 road project と ロ ボ ッ ト の induced の beg: 検 バ ネ モ デ ル に よ り recovery さ れ た 観 point の configuration を base し た, 経 road project と ロ ボ ッ ト の candidated を beg し 検 た. こ こ で は, first に above べ た all-round portrait を フ ー リ エ variations in し て must ら れ た phase composition か ら, ロ ボ ッ ト Presumption の direction を す を る method with い た. ま た, all す る ロ ボ ッ ト と device be all-round portrait into force time を group み close わ せ て, be interstate の environment に お け る ロ ボ ッ ト の induced be 験 を い, そ の have sharper sex を confirm し た.

项目成果

Hiroshi Ishiguro: "Image based Memory of Environment" Proc.Int,Conf Intell.Dialogue & Systems. 634-649 (1996)

Hiroshi Ishiguro：“基于图像的环境记忆”Proc.Int，Conf Intelell.Dialogue