(57)【要約】【課題】高い作業効率を確保しつつ、作業の安全性を向上させることができるロボット装置及びその制御方法を提供する。【解決手段】撮像手段１０１によって順次撮像される複数の画像を用いて、可動部領域が移動する範囲を予測することにより、可動部領域の移動予測範囲を生成し、移動予測範囲の中から移動体の検出を試みる移動体検出手段２０３と、移動体検出手段２０３によって移動体が検出された場合には、可動部１０３の動作を変化させる制御手段２０４とを備える。【選択図】図２
2008080472.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可動部と、
周囲の環境を撮像するための撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像の中から、前記可動部が写り込んだ可動部領域を検出する画像認識手段と、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域が移動する範囲を予測することにより、前記可動部領域の移動予測範囲を生成し、前記移動予測範囲の中から移動体の検出を試みる移動体検出手段と、
前記移動体検出手段によって前記移動体が検出された場合には、前記可動部の動作を変化させる制御手段と
を備えることを特徴とするロボット装置。
【請求項２】
前記制御手段は、
前記移動体検出手段によって前記移動体が検出された場合には、前記可動部の動作速度を低下させる
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項３】
前記制御手段は、
前記移動体検出手段によって前記移動体が検出された場合には、前記移動体を回避するようにして、前記可動部が動作することに応じて前記可動部が通過する軌道を変化させる
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項４】
前記移動体検出手段は、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記画像内における速度ベクトル分布情報を生成し、前記速度ベクトル分布情報のうち、前記移動予測範囲内に、前記可動部領域の速度ベクトルを除き、所定の閾値以上の大きさを有し、かつ所定の大きさ以上の領域を有する速度ベクトル群が検出された場合には、前記速度ベクトル群が位置する領域を前記移動体として検出する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項５】
前記移動体検出手段は、
前記ロボット装置自身の動作に起因する第２の速度ベクトル分布情報を生成し、
前記移動体を検出する際、前記速度ベクトル分布情報から前記第２の速度ベクトル分布情報を予め減算しておく
ことを特徴とする請求項４に記載のロボット装置。
【請求項６】
前記移動体検出手段は、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域の移動方向を予測し、当該予測した前記可動部領域の移動方向に、所定の画素数分だけ、前記可動部領域を膨張させることにより、前記移動予測範囲を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項７】
前記移動体検出手段は、
前記移動予測範囲と、前記画像のうち前記移動予測範囲を除く範囲との境界が、前記移動予測範囲を除く範囲側に膨張するようにして、前記移動予測範囲を所定の画素数分だけ膨張させる
ことを特徴とする請求項６に記載のロボット装置。
【請求項８】
前記移動体検出手段は、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域の移動方向及び移動速度を予測し、当該予測した前記可動部領域の移動方向に、前記可動部領域の移動速度に比例した画素数分だけ、前記可動部領域を膨張させることにより、前記移動予測範囲を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項９】
前記移動体検出手段は、
前記移動予測範囲と、前記画像のうち前記移動予測範囲を除く範囲との境界が、前記移動予測範囲を除く範囲側に膨張するようにして、前記移動予測範囲を所定の画素数分だけ膨張させる
ことを特徴とする請求項８に記載のロボット装置。
【請求項１０】
前記撮像手段は、
前記ロボット装置の外部に複数個配置され、
前記移動体検出手段は、
前記複数の撮像手段から得られる各画像を用いて、奥行き方向の距離を算出し、当該算出した奥行き方向の距離を基に前記移動予測範囲を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項１１】
可動部及び非可動部を有し、前記可動部が前記非可動部に対して可動するように形成されたロボット装置の制御方法において、
撮像手段によって周囲の環境を撮像するための撮像ステップと、
前記撮像手段によって撮像された画像の中から、前記可動部が写り込んだ可動部領域を検出する画像認識ステップと、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域が移動する範囲を予測することにより、前記可動部領域の移動予測範囲を生成し、前記移動予測範囲の中から移動体の検出を試みる移動体検出ステップと、
前記移動体検出ステップにおいて前記移動体が検出された場合には、前記可動部の動作を変化させる制御ステップと
を備えることを特徴とするロボット装置の制御方法。
【請求項１２】
前記制御ステップは、
前記移動体検出ステップにおいて前記移動体が検出された場合には、前記可動部の動作速度を低下させる
ことを特徴とする請求項１１に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１３】
前記制御ステップは、
前記移動体検出ステップにおいて前記移動体が検出された場合には、前記移動体を回避するようにして、前記可動部が動作することに応じて前記可動部が通過する軌道を変化させる
ことを特徴とする請求項１１に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１４】
前記移動体検出ステップは、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記画像内における速度ベクトル分布情報を生成し、前記速度ベクトル分布情報のうち、前記移動予測範囲内に、前記可動部領域の速度ベクトルを除き、所定の閾値以上の大きさを有し、かつ所定の大きさ以上の領域を有する速度ベクトル群が検出された場合には、前記速度ベクトル群が位置する領域を前記移動体として検出する
ことを特徴とする請求項１１に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１５】
前記移動体検出ステップは、
前記ロボット装置自身の動作に起因する第２の速度ベクトル分布情報を生成し、
前記移動体を検出する際、前記速度ベクトル分布情報から前記第２の速度ベクトル分布情報を予め減算しておく
ことを特徴とする請求項１４に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１６】
前記移動体検出ステップは、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域の移動方向を予測し、当該予測した前記可動部領域の移動方向に、所定の画素数分だけ、前記可動部領域を膨張させることにより、前記移動予測範囲を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１７】
前記移動体検出ステップは、
前記移動予測範囲と、前記画像のうち前記移動予測範囲を除く範囲との境界が、前記移動予測範囲を除く範囲側に膨張するようにして、前記移動予測範囲を所定の画素数分だけ膨張させる
ことを特徴とする請求項１６に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１８】
前記移動体検出ステップは、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域の移動方向及び移動速度を予測し、当該予測した前記可動部領域の移動方向に、前記可動部領域の移動速度に比例した画素数分だけ、前記可動部領域を膨張させることにより、前記移動予測範囲を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１９】
前記移動体検出ステップは、
前記移動予測範囲と、前記画像のうち前記移動予測範囲を除く範囲との境界が、前記移動予測範囲を除く範囲側に膨張するようにして、前記移動予測範囲を所定の画素数分だけ膨張させる
ことを特徴とする請求項１８に記載のロボット装置の制御方法。
【請求項２０】
前記移動体検出ステップは、
前記ロボット装置の外部に配置された複数の前記撮像手段から得られる各画像を用いて、奥行き方向の距離を算出し、当該算出した奥行き方向の距離を基に前記移動予測範囲を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載のロボット装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業を行うためのアームを装備したロボットにおいて、視覚情報を利用して、主に近くにいる人間への衝突を防止するための安全なロボット制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ロボットのアームを用いた作業において、画像から作業対象物体を検出し、その３次元位置などを目標値にして制御を行うビジュアルフィードバックと呼ばれる手法について、非常に多くの研究がなされている。将来、ロボットが人間の生活空間で複雑な作業をこなす上で、この技術は必須のものになっていくと予想される。
【０００３】
しかしその反面、人の側で作業を行う機会が増えるに伴い、人間との衝突の可能性が増大する。特に複数の関節を持ったアームの場合、動きが複雑になるため、人間には予想しにくく、ロボットの突発的な動きによって、事故が引き起こされてしまうことが予想される。
【０００４】
こういったアーム作業時の安全確保のため、従来は、アーム関節内の力センサによって衝突を検知する手法や、アームへの装着が簡単な触覚センサなどが開発されてきた。
【特許文献１】特開２００６−２１２８７号公報（「ロボットの接触力検出装置」・早稲田大、松下電器）
【特許文献２】特開２００３−７１７７８号公報（「ロボットアーム用触覚センサ」・産業技術総合研究所、ニッタ）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、従来手法のように接触（衝突）した後に安全装置を作動させたり、衝突を前提として常にアームをゆっくり動かすのでは、いずれも作業効率の低下につながってしまうという問題があった。
【０００６】
本発明は、高い作業効率を確保しつつ、作業の安全性を向上させることができるロボット装置及びその制御方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によるロボット装置は、
可動部と、
周囲の環境を撮像するための撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像の中から、前記可動部が写り込んだ可動部領域を検出する画像認識手段と、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域が移動する範囲を予測することにより、前記可動部領域の移動予測範囲を生成し、前記移動予測範囲の中から移動体の検出を試みる移動体検出手段と、
前記移動体検出手段によって前記移動体が検出された場合には、前記可動部の動作を変化させる制御手段と
を備える。
【０００８】
また本発明の一態様によるロボット装置の制御方法は、
可動部及び非可動部を有し、前記可動部が前記非可動部に対して可動するように形成されたロボット装置の制御方法において、
撮像手段によって周囲の環境を撮像するための撮像ステップと、
前記撮像手段によって撮像された画像の中から、前記可動部が写り込んだ可動部領域を検出する画像認識ステップと、
前記撮像手段によって順次撮像される複数の前記画像を用いて、前記可動部領域が移動する範囲を予測することにより、前記可動部領域の移動予測範囲を生成し、前記移動予測範囲の中から移動体の検出を試みる移動体検出ステップと、
前記移動体検出ステップにおいて前記移動体が検出された場合には、前記可動部の動作を変化させる制御ステップと
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明のロボット装置及びその制御方法によれば、高い作業効率を確保しつつ、作業の安全性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態を説明する。
【００１１】
この実施形態は、図１のように、アーム１０３Ａ及び１０３Ｂを本体部（非可動部）１０２に装備し、撮像装置１０１Ａ及び１０１Ｂが頭部に設置され、移動装置１０５Ａ及び１０５Ｂを有するロボット１００を例にとって説明する。
【００１２】
本実施形態におけるロボット制御装置の構成要素は、すべてロボット１００の内部に搭載されている。このロボット制御装置２００を有するロボット１００のブロック図を図２に示す。
【００１３】
図２において、撮像装置１０１は、アーム１０３の作業空間の画像を取得する。この撮像装置１０１は、通常のＣＣＤやＣＭＯＳカメラである。ここで取り込まれた画像は、デジタル化された各画素の輝度値、もしくはＲＧＢなど色を表す値の集合として取得される。取り込み画像のカラーの有無及びサイズは、画像認識装置２０２での処理内容によって決まる。
【００１４】
画像認識装置２０２は、撮像装置１０１により取得された画像から、作業対象物体およびアーム１０３の領域を検出する。画像認識装置２０２での処理は、通常の作業のための画像処理の他に、作業対象物体とアーム１０３の領域を取得できる必要がある。これらの情報は、多くの場合、通常の作業にとっても必要であるため、通常のアーム制御系に機能追加する場合でも容易に行える。
【００１５】
移動体検出装置２０３は、以前のフレームの画像と新たに得られたフレームの画像とから速度ベクトル分布情報を算出し、画像認識装置２０２から得られるアーム領域内における、移動体の有無を判定する。アーム制御装置２０４は、アーム１０３の制御を行う。例えば、アーム制御装置２０４は、移動体検出装置２０３が移動体（侵入物体）を発見した場合、その通知を受け取り、非常モードに移行してアーム１０３の速度を下げる。アーム１０３は、いくつかの関節を持っており、関節を駆動させることで当該アーム１０３が動く。
【００１６】
以上のように構成された本実施形態の動作について説明する。図３は、本実施形態でのロボット制御装置２００の処理手順ＲＴ３００を示すフローチャートである。以下、この図に基づいて手順を説明する。
【００１７】
まずステップＳＴ３０１において、撮像装置１０１は、画像の取得を行う。ここで得られる画像には作業対象物体およびロボット１００自身のアーム１０３が写りこんでいるものとする。
【００１８】
次にステップＳＴ３０２において、画像認識装置２０２は、取得した画像データから作業対象物体領域とアーム領域（すなわち可動部領域）を求める。本実施形態によるロボット制御装置２００は、多くの場合、ビジュアルフィードバックによるアーム制御系に、機能を追加する形で使用される。ビジュアルフィードバックでは、画像から作業対象物体とアーム１０３の位置を求め、その位置関係から制御方法を決めることが多い。したがってその結果を利用することで必要なデータを取得できる。
【００１９】
加えて、これまでのビジュアルフィードバックについては多くの研究が行われており、作業対象物体やアーム１０３の検出方法は数多く提案されてきた。こういった手法を利用すれば作業対象物体領域とアーム領域を求めることは可能なので、ここでは詳細な説明は省略する。もっとも単純な例では、作業対象物体とアーム１０３にあらかじめ決めた色を塗っておき、その色を画像から検出する、などで実現が可能である。
【００２０】
続くステップＳＴ３０３において、移動体検出装置２０３は、対象としているフレームの画像とその前のフレームの画像とからオプティカルフロー情報（画像内の各画素における速度ベクトル分布情報）を算出する。オプティカルフロー情報を求める手法は複数存在するが、例えばLucas, Kanadeらによる“An iterative image registration technique with an application to stereo vision”で述べられている手法を使えば、画像内の速度ベクトル分布情報を得られる。オプティカルフロー情報の算出の詳細な手法はここでは省略する。
【００２１】
この通常のオプティカルフロー情報の計算に加えて、本実施形態のように、アーム１０３と撮像装置１０１が共に移動装置１０５上に設置されているロボット１００の場合、ロボット１００自身の動きにより画像上で見かけの動きが生じる。この影響を排除するため以下のような処理を行う。
【００２２】
まずロボット１００自身の動き情報を取得する。これは移動装置１０５の制御装置（図示せず）から得ることができる。次に、取得した動き情報から見かけのオプティカルフロー情報を予測する。最も簡単な手法としては、図４に示すように、ロボット１００の動きに応じたオプティカルフロー情報のパターンをあらかじめ持っておき、速度に応じて係数を掛けた速度ベクトル分布情報を用いることで、オプティカルフロー情報の予測値を取得できる。こうして得られるオプティカルフロー情報の予測値を、画像から得られるオプティカルフロー情報から減算することによって、ロボット１００自身の動きの影響を取り除く。
【００２３】
次にステップＳＴ３０４において、移動体検出装置２０３は、ステップＳＴ３０２で得られたアーム領域の情報を用いて、移動体（侵入物体）の有無を判定する探索領域を決定する。これは次のようにして行う。例えば図５に示すように、ステップＳＴ３０３によって、画像全体の速度ベクトル分布情報Ｖが得られる。
【００２４】
図６に示すように、まずこの速度ベクトル分布情報Ｖからアーム領域ＲＡの速度ベクトル分布情報ＶＡだけを抽出する。さらに、図７に示すように、アーム領域ＲＡの速度ベクトル分布情報ＶＡの平均値を算出することにより、アーム１０３全体の動きベクトル情報ＭＶを生成する。以上の操作によりアーム１０３の大体の動きが分かる。
【００２５】
次にアーム１０３全体の動きベクトル情報ＭＶを利用して、これ以降のフレームでのアーム１０３の移動予測範囲を求める。まず図８のように、アーム領域ＲＡを“１”、それ以外は“０”とする２値画像を作成する。次に、この２値画像全体をアーム１０３の速度方向（すなわち移動方向）に少しだけ移動させる。これにより得られる“１”（図中では黒）の領域を、元の２値画像に足し合わせる。
【００２６】
この操作をアーム１０３の速度の大きさに比例した分だけ繰り返す。この比例係数が大きいほど広い範囲を監視することになり、安全性が向上する。その代わり、移動体（侵入物体）がアーム１０３に少しでも近付くだけでアーム１０３の速度は低下するようになる。この係数は安全性と作業効率のバランスを考えてタスクに応じて設定する。以上により得られる“１“（黒）の領域は、図９のように、元の画像をアーム１０３の速度方向に膨張させたような形状となる。この領域がアーム１０３の移動予測範囲ＭＰＲとなる。
【００２７】
なお、移動予測範囲ＭＰＲは、アーム１０３の速度方向に、当該アーム１０３の速度に比例した画素分だけ膨張させるのではなく、アーム１０３の速度にかかわらず、一定の画素分だけ膨張させても良く、またアーム１０３の速度方向に所望の画素数分だけ膨張させることにより移動予測範囲を生成した後、当該得られた移動予測範囲をさらに外側方向（すなわち、２値画像のうち移動予測範囲を除く範囲側の方向）に膨張させても良い。
【００２８】
なお、ここまでは、アーム１０３の関節数が少なく、アーム１０３全体の動きを、１つの動きベクトル情報ＭＶで代表させても問題ない場合について述べてきたが、アーム１０３の関節数が多いと、ただ１つの動きベクトル情報ＭＶで、アーム１０３の動きを表現するのは十分でない可能性がある。その場合は、アーム１０３全体の動きベクトル情報ＭＶを求めるのではなく、いくつかの部分領域に分割し、当該分割した部分領域ごとに動きベクトル情報を算出する。こうして求まる全ての動きベクトル情報の方向にアーム１０３の領域を膨張させ、全てを足し合わせた領域をアーム１０３の移動予測範囲とする。
【００２９】
以上の方法によりアーム１０３の移動予測範囲ＭＰＲが算出される。これを移動体（侵入物体）の探索領域とする。
【００３０】
ステップＳＴ３０５において、移動体検出装置３０５は、探索領域内の移動体の有無を判定する。これは次のようにして行う。まずステップＳＴ３０３で求められたオプティカルフロー情報から作業対象物体領域ＲＢとアーム領域ＲＡの速度ベクトル分布情報を取り除く。
【００３１】
さらにステップＳＴ３０４で得られる探索領域以外の速度ベクトル分布情報も取り除く。残った速度ベクトル分布情報のうち、大きさがあらかじめ決めた閾値よりも大きいものを抽出する。抽出された速度ベクトル群が小領域内に集中しているならば（すなわち、所定の閾値以上の大きさを有し、かつ所定の大きさ以上の領域を有する速度ベクトル群が検出された場合には）、探索領域内に移動体（侵入物体）があったと判断してステップＳＴ３０６に進む。そうでなければ衝突の危険は無いと判断してステップＳＴ３０８に進む。
【００３２】
ステップＳＴ３０６及びＳＴ３０８において、アーム制御装置２０４は、画像などの情報を基に、通常のアーム制御を行って、アーム関節の速度を算出する。この部分は本実施形態による機能追加を行う前の状態と同じであるし、タスクによって制御方法が異なるため詳細には説明しない。ただ、この結果としてアーム１０３の各関節の速度情報が求められる点は共通している。
【００３３】
ステップＳＴ３０７において、アーム制御装置２０４は、ステップＳＴ３０５で衝突の危険のある移動体（侵入物体）が検出された場合の対処を行う。あらかじめ０≦σ＜１の範囲で係数σを決めておく。そしてステップＳＴ３０６で得られる関節角速度をΩ1,Ω2,…,Ωnとすると、実際の角速度Ωi′を
Ωi′＝σΩi
で算出する。係数σの値は移動体（侵入物体）があったときにどれだけ対応するかの度合いを表す。
【００３４】
例えばσ＝０だと移動体（侵入物体）があると即停止し、１に近いほど速度を落とさなくなる。これも探索領域の決定と同様に、タスクに応じて安全性と作業効率のバランスを考慮して決定することができる。
【００３５】
最後にステップＳＴ３０８において、アーム制御装置２０４は、最終的に決定した関節角速度で動くようアーム１０３の制御を行う。
【００３６】
本実施形態はアーム作業を行うロボット１００に安全な制御機能を追加する例であるが、元が視覚情報を利用してアーム制御を行うのであれば、比較的容易に安全性を向上させることができ、しかも機能追加による計算負荷の増大も少ない。
【００３７】
さらにアーム１０３の動きに合わせて移動体（侵入物体）の探索範囲を動的に決定できる。超音波センサなどの距離センサをアーム１０３表面に多数配置することで同様な機能を実現できる可能性はあるが、機能追加に伴うハードウェアの改造が多くなってしまうので実現は困難である。また、状況に合わせた探索範囲決定も非常に困難である。画像を用いるとほとんどの部分をソフトウェアで実現できるためコストも小さくてすむ。
【００３８】
このようにして、画像処理においてよく知られているオプティカルフロー情報を用いて作業空間の撮影画像から動きのある移動体を探す。もし検出された場合は制御方法を非常モードに切り替え、アーム１０３の速度を落とす、又は軌道を変更するなどの安全を確保するための対応策をとる。移動体の検出はアーム１０３周辺のみで行い、全く関係のない場所に移動体（侵入物体）があっても反応しないようにして高い作業効率を確保する。
【００３９】
すなわち、危険性が無い場合は能力を十分に生かした素早い動きを、衝突の可能性が高まってくると速度を落とすようにして、状況に適応できるロボット制御装置２００を実現できる。
【００４０】
これにより、計算機資源が比較的小さい画像処理機能の追加によってアーム１０３つきロボット１００の安全性を向上させることができる。しかもアーム１０３周辺のみを探索することにより、全くアーム作業に影響しない場所に移動体（侵入物体）があっても無視するので必要以上にアーム速度を落とすことなく大きな作業効率低下にはならない。
【００４１】
次に本実施形態の別の実施形態を図１０に示す。この実施形態は、撮像装置９０１がロボットの外部に設置された例である。この場合も最初の実施形態と同じ手法を用いて移動体（侵入物体）に対応できる安全な制御が実現可能である。
【００４２】
しかも、ロボット１００自体に撮像装置１０１が設置されている場合と比べて広い視野を確保できるという特徴があり、広い範囲を監視することができる。また、複数の撮像装置９０１を配置してより広い視野を確保するという拡張も可能である。さらに、複数の撮像装置９０１でステレオ視を行って距離を求めることで、奥行き方向の探索範囲を決めて移動体（侵入物体）の検知を行うこともできるようになる。
【００４３】
因みに、上述の実施の形態は、可動部としてアーム１０３を適用したが、例えば脚部など、  他の種々の可動部を適用しても良く、要は、可動部が本体部（非可動部）１０２に対して可動するように形成されたロボット装置であれば良い。また、作業対象物体は存在しなくても良く、アーム１０３を用いて例えばジェスチャーをする場合であっても良い。
【００４４】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態によるロボット装置の外観
【図２】同ロボット装置のブロック図
【図３】ロボット制御処理手順を示すフローチャート
【図４】ロボットの動きに応じたオプティカルフロー情報のパターン例
【図５】オプティカルフロー情報の例
【図６】アーム領域のオプティカルフロー情報
【図７】アーム全体の動きベクトル情報の算出
【図８】アーム領域を２値化した２値画像
【図９】アームの移動予測範囲
【図１０】本発明の他の実施形態による撮像装置及びアーム周辺の外観
【符号の説明】
【００４６】
１０１・・・撮像装置
１０３・・・アーム
１０５・・・移動装置
２０２・・・画像認識装置
２０３・・・移動体検出装置
２０４・・・アーム制御装置
９０１・・・撮像装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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