(57)【要約】【課題】少ない画素数の受光素子からの低解像度の入力信号であって、しかも単眼による入力信号であっても、Ｔ型接合点に関する情報を検知して短時間にしかも精度の高い制御を行うことができる自律行動制御装置とその方法及びそのプログラムを提供することである。【解決手段】複数の受光素子からの入力信号を入力しその入力信号の大きさに伴ってカオス運動を発生する第１の仮想素子を備える受容部２と、第２の仮想素子を備えてエッジを検出するエッジ検出部３と、第３の仮想素子を備えて端点を検出する端点検出部４と、第４の仮想素子と第５の仮想素子とを備えて勾配を演算する勾配演算部５と、勾配に係る信号を出力する信号出力部６からなる。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の受光素子からの入力信号を入力しその入力信号の大きさに伴ってカオス運動を発生する第１の仮想素子を備える受容部と、隣接する２の前記第１の仮想素子からの出力信号を入力しその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第２の仮想素子を備えて前記隣接する２の第１の仮想素子間のエッジを検出するエッジ検出部と、隣接する２の前記第２の仮想素子からの出力信号を入力しその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第３の仮想素子を備えて前記隣接する２の第２の仮想素子間の端点を検出する端点検出部と、前記隣接する２の第２の仮想素子うち１の第２の仮想素子からの出力信号及び前記第３の仮想素子からの出力信号を入力する第４の仮想素子と前記隣接する２の第２の仮想素子のうち他の１の第２の仮想素子からの出力信号及び前記第３の仮想素子からの出力信号を入力する第５の仮想素子とを備え前記第４の仮想素子と第５の仮想素子の出力信号の差分を演算して前記隣接する２の第２の仮想素子間の勾配を演算する勾配演算部と、この勾配演算部で演算された勾配に係る信号を出力する信号出力部とを有することを特徴とする自律行動制御装置。
【請求項２】
複数の受光素子で受けた光信号をその光信号の大きさに伴ってカオス運動を発生する第１の素子を仮想して受ける受容工程と、隣接する２の前記第１の素子からの出力信号を入力しその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第２の素子を仮想して前記隣接する２の第１の素子間のエッジを検出するエッジ検出工程と、隣接する２の前記第２の素子からの出力信号を入力しその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第３の素子を仮想して前記隣接する２の第２の素子間の端点を検出する端点検出工程と、前記隣接する２の第２の素子うち１の第２の素子からの出力信号及び前記第３の素子からの出力信号を入力する第４の素子を仮想し前記隣接する２の第２の素子のうち他の１の第２の素子からの出力信号及び前記第３の素子からの出力信号を入力する第５の素子を仮想し前記第４の素子と第５の素子の出力信号の差分を演算して前記隣接する２の第２の素子間の勾配を演算する勾配演算工程と、この勾配演算工程で演算された勾配に係る信号を出力する信号出力工程とを有することを特徴とする自律行動制御方法。
【請求項３】
複数設けられた受光素子からの出力信号をその大きさに伴ってカオス運動を発生するように仮想された第１の素子に入力しその出力信号を第１の格納手段へ格納する受容処理と、前記第１の格納手段から隣接する２の前記第１の素子からの出力信号を読み出してその差分を演算しその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生するように仮想された第２の素子に前記差分を入力しこの第２の素子の出力信号を第２の格納手段に格納するエッジ検出処理と、前記第２の格納手段から隣接する２の前記第２の素子からの出力信号を読み出してその差分を演算しその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生するように仮想された第３の素子に前記差分を入力して出力させる端点検出処理と、この端点検出処理で出力された前記第３の素子からの出力信号及び前記第２の格納手段から読み出された前記隣接する２の第２の素子うち１の第２の素子からの出力信号を仮想された第４の素子に入力し前記第３の素子からの出力信号及び前記第２の格納手段から読み出された前記隣接する２の第２の素子のうち他の１の第２の素子からの出力信号を仮想された第５の素子に入力し前記第４の素子と第５の素子の出力信号の差分を演算して前記隣接する２の第２の素子間の勾配を演算する勾配演算処理と、この勾配演算処理で演算された勾配に係る信号を出力する信号出力処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする自律行動制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラなどから得られた画像情報から奥行情報を取得または再構築し，その奥行情報をもとにリアルタイムで行動を決定し、自律移動を実現する制御装置とその方法及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像情報を用いた自律移動においては、両眼視差を用いて２枚の画像情報による視差を計算することで奥行を算出し、最も奥行のある方向へ進路をとるという手法がとられてきた。例えば、２枚の画像情報による視差の計算による３次元形状の復元方法としては、特開平７−１６０６６４号公報に、ニューラルネットワークを利用したものがある。また、特開平５−１９０５２号公報や特開平７−３１８３３１号公報には、３次元物体認識のために２次元状に配列した超音波センサとニューラルネットワークを用いる技術が開示されている。
【０００３】一方、従来生物の脳内から得られるカオス的な電気信号を応用することにより人間の視覚探索機能を実現する技術が公開されている。例えば、特開２００２−２４７９４号公報には、本願発明者による「異特徴情報検出方法」が開示されている。この異特徴情報検出方法では、生体の脳内から観察されるカオス現象を応用することにより境界線情報の抽出を行うものである。具体的には、空間的に隣接する素子間の差分算出を実施して、その結果差分が存在した場合に安定運動からカオス運動へ遷移するように素子を配置しておき、そのカオス運動を示す出力から異特徴であることを検知するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の従来の奥行算出技術あるいは３次元物体の認識方法においては、奥行情報に両眼視差を用いる場合、２枚の異なる画像の画素同士の対応付けを行うためにその分だけ処理に時間がかかるという課題、３次元物体の認識方法においても、超音波撮像法を用いて物体表面および背景までの距離分布を求め、その距離情報に基づいて基準面となる背景から物体形状を抽出し、それら物体の奥行き情報を誤差逆伝搬法を用いた層型ニューラルネットワークに入力して３次元物体を認識しているなど複雑なモデルを用いて煩雑な解析を行うために使用が容易ではなく、しかも処理時間がかかってしまうという課題があった。また、小さな視差を検出するにはそれなりに画素数を必要とし、これは画像処理の際の計算量を増大させることにつながるという課題もあった。
【０００５】また、人間に視覚特性として、重なり割合が０．９よりも大きいとき、若しくは視差が０．００８度より小さいならば両眼視差よりも単眼による重なり手がかりをもとに奥行知覚を行うことも報告されている。これは接近した２物体間の奥行検出のようなときは、両眼視差が有効に働いていないことを示唆している。
【０００６】しかも、人間は目標物体が背景を遮蔽する場合、物体のエッジ付近の生じるＴ型接合点を手がかりに奥行知覚を行っていることも知られている。このＴ型接合点について説明する。例えば、物体が背景を遮蔽する様子を４つの受光セルで捉えた場合、上２つのセルが黒色を検知し、下の２つの受光セルのうち、右側の受光セルが白色、左側の受光セルがグレー色を検知した場合、上２つの受光セル間にはエッジ（境界線）がないものの、下の２つの受光セル間には色の違いによって、エッジが存在する。しかも、上２つの受光セルと下２つの受光セルの間にもエッジが存在している。このような場合には、ちょうど、Ｔの字を描くようにエッジが存在しているが、この４つの受光セルの中心点をＴ型接合点と呼んでいる。
【０００７】Ｔ型接合点には、Ｔ字を構成する中心の縦棒が左右、上下のいずれかを向く場合の４通りが考えられる。
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、少ない画素数の受光素子からの低解像度の入力信号であって、しかも単眼による入力信号であっても、Ｔ型接合点に関する情報を検知して短時間にしかも精度の高い制御を行うことができる自律行動制御装置とその方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である自律行動制御装置は、複数の受光素子からの入力信号を入力しその入力信号の大きさに伴ってカオス運動を発生する第１の仮想素子を備える受容部と、隣接する２の前記第１の素子からの出力信号を入力しその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第２の仮想素子を備えて前記隣接する２の第１の素子間のエッジを検出するエッジ検出部と、隣接する２の第２の仮想素子からの出力信号を入力しその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第３の仮想素子を備えて隣接する２の第２の仮想素子間の端点を検出する端点検出部と、隣接する２の第２の仮想素子うち１の第２の仮想素子からの出力信号及び前記第３の仮想素子からの出力信号を入力する第４の仮想素子と、隣接する２の第２の仮想素子のうち他の１の第２の仮想素子からの出力信号及び第３の仮想素子からの出力信号を入力する第５の仮想素子とを備え前記第４の仮想素子と第５の仮想素子の出力信号の差分を演算して隣接する２の第２の仮想素子間の勾配を演算する勾配演算部と、この勾配演算部で演算された勾配に係る信号を出力する信号出力部とを有するものである。
【０００９】上記構成の自律行動制御装置は、受光素子で受光した光の信号を第１の仮想素子に受容部で入力し、エッジ検出部で隣接する第１の仮想素子からの出力信号の差分を演算し、その出力信号の差分によって第２の仮想素子でカオス運動を生じさせて第１の仮想素子間の境界を検出する作用を有する。
また、端点検出部では、今度は隣接する第２の仮想素子からの出力信号の差分を演算してその出力信号の差分によって第３の仮想素子でカオス運動を生じさせて境界の端点、すなわちＴ型接合点を検出するものである。
【００１０】ただし、この時点ではＴ型接合点を検出しても単なる点としての情報に過ぎないので、上下のいずれかあるいは左右のいずれを向くＴ型接合点であるのかについて情報を得るために第４の仮想素子に前記第３の仮想素子の出力信号と前記隣接する第２の仮想素子のうち１のものの出力信号を入力し、第５の仮想素子には前記第３の仮想素子の出力信号と隣接する第２の仮想素子の他の１のものの出力信号を入力する。
そして勾配演算部は、この第４と第５の仮想素子の出力信号の差分を演算して、勾配を求める作用を有する。この勾配演算部では、第１の仮想素子が、左右に隣接する場合は左右の勾配を演算するため、左右のいずれかを向くＴ型接合点を検知し、第１の仮想素子が上下に隣接する場合には、上下に勾配を演算するため上下のいずれかを向くＴ型接合点を検出する作用を有するものである。
信号出力部では、勾配に係る信号を出力し、本発明の制御装置が備えられる駆動物に制御信号を発信する作用を有する。
【００１１】また、請求項２に記載の発明である自律行動制御方法は、請求項１に記載の自律行動制御装置を方法発明として捉えて記載するものであり、自律行動制御装置の各構成要素における機能を経時要素として捉え、受容工程、エッジ検出工程、端点検出工程、勾配演算工程、信号出力工程として構成させたものである。
【００１２】このような構成の自律行動制御方法においては、請求項１に記載の発明が物の発明であって、本発明が方法の発明というカテゴリー上の相違はあるものの、請求項１における各々の構成要素の作用と本発明の構成要素たる各々の工程の作用は同様である。
【００１３】請求項３記載の発明である自律行動制御プログラムは、請求項２に記載された自律行動制御方法を構成する各工程をコンピュータ内部において実行させるためのプログラムであり、複数設けられた受光素子からの出力信号を第１の素子に入力してその出力を第１の格納手段へ格納する受容処理のほか、請求項２に記載された各工程に相当する処理、すなわち、エッジ検出処理、端点検出処理、勾配演算処理、信号出力処理を有するものである。
【００１４】このように構成された自律行動制御プログラムにおいては、受光素子からの光信号を第１の素子に入力しその出力信号を第１の格納手段に格納する受容処理を行い、これに続いて、エッジ検出処理では、第１の格納手段に格納された隣接する２つの第１の素子の出力信号の差分を演算し、これを入力信号に応じてカオス運動を発生する仮想の第２の素子に入力してその出力を第２の格納手段に格納する作用を有する。端点検出処理では、第２の格納手段から隣接する２の第２の素子からの出力信号を読み出してその差分を演算しその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生するように仮想された第３の素子に差分を入力して出力させる作用を有する。
さらに、勾配演算処理は、端点検出処理で得られた端点、すなわちＴ型接合点の情報に、先の第２の格納手段に格納されている隣接する２の第２の素子からの出力信号を読み出してそれぞれ仮想された第４と第５の素子に加えてその差分、すなわち勾配を演算する作用を有する。そして、信号出力処理は、勾配演算処理で得られた勾配を信号として出力する作用を備える。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明に係る自律行動制御装置の第１の実施の形態を図１乃至図１５に基づき説明する。（請求項１に対応）
【００１６】図１は本第１の実施の形態に係る自律行動制御装置の構成図である。図１において、本実施の形態における自律行動制御装置１は、複数の受光素子から得られた信号を入力するための仮想素子を備える受容部２を有する。この受容部２にはエッジ検出部３が接続され、さらに端点検出部４、勾配演算部５、そして最後に信号出力部６が接続される。信号出力部６には本実施の形態に係る自律行動制御装置が制御する駆動部７が接続されている。
【００１７】本実施の形態に係る自律行動制御装置では、受容部２にニューロンのバースト現象を模擬した仮想の素子を用いる。この仮想素子を２次元平面上に配置した複数の層を想定し、さらに各層を階層的に結合させ、人の脳内処理メカニズムを模擬することで情報処理を行う。これらの層を本実施の形態ではそれぞれＩ層、Ｈ層、Ｂ層そしてＲ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層及びＪ層という。
Ｉ層は受容部２に、Ｈ層はエッジ検出部３に、Ｂ層は端点検出部４にＲ層〜Ｄ層及びＪ層はそれぞれ勾配演算部５に仮想されるものである。なお、Ｒ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層のＲ，Ｌ，Ｕ，Ｄとは、それぞれＲｉｇｈｔ（右）、Ｌｅｆｔ（左）、Ｕｐ（上）、Ｄｏｗｎ（下）の頭文字をとったものである。
【００１８】信号出力部６は自律的な行動を決定するためのいわば行動決定部であり、駆動部７に対して制御信号を出力する。これらの関係について図２を用いて説明する。
図２は、仮想素子が形成する層を模式的に示した概念図である。図２において、まず、受光素子で得られた入力信号Ｓが入力されるＩ層１１で外界からの入力信号が捕らえられる。その出力信号ＩがＨｘ層１２及びＨｙ層１３に入力され、その出力信号Ｈｘ，ＨｙがそれぞれＢｙ層１４、Ｂｘ層１５に入力され、Ｂｘ層１５の出力信号ＢｘがＬ層１６及びＲ層１７に入力されている。また、Ｈｙ層１３の出力信号ＨｙもＬ層１６及びＲ層１７に入力されている。一方、同様にＢｙ層１４の出力信号　ＢｙがＵ層１８及びＤ層１９に入力され、Ｈｘ層１２の出力信号ＨｘもＵ層１８及びＤ層１９に入力されている。
【００１９】ここで、本実施の形態における各構成要素あるいは各層における入力信号の処理について説明する。
まず、各素子は数１で示されるように時刻ｔ＋１の出力Ｚｔ＋１写像関数ｆ（Ｚ）を用いて、ひとつ前の時刻ｔの出力Ｚｔにより決まる系としている。ここで、（ｘ，ｙ）は各層に配置した素子の空間位置座標を表している。
【００２０】
【数１】
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ここでは、脳内のニューロンにおけるバースト現象を模擬する素子として数２に示すロジスティック写像関数を用いている。この素子はカオス素子とも呼ばれ、入力の大きさに伴って非線形振動を発生させるものである。
【００２１】
【数２】
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ここで、ａＺは、時刻ｔにおける入力Ｚｔ（ｘ，ｙ）による時刻　出力Ｚｔ＋１（ｘ，ｙ）の特性を決定付けるパラメータである。
数１で定義した素子を２次元平面上に配置する。この層を入力層Ｉとする。Ｉ層への入力を数３の右辺第２項で定義する形として各素子に付加する。これにより入力信号Ｓのある素子は、その強度に応じて非線形振動を発生することになる。
【００２２】
【数３】
2004102943.tif 000005
ここで、ｗＳＩは、入力信号Ｓと入力層Ｉの間の結合係数である。以下、各素子の結合係数はその素子の振動が発散しない条件Ｚｔ＋１＜１となるように定義している。
さらに、このＩ層における出力のｘ方向の差分を数４で定義されるＨｘ層の各素子へ、またｙ方向の差分を数５で定義されるＨｙ層の各素子への入力として用いる。これにより、局所的なエッジ（境界線）が存在する場合はその素子が非線形挙動を示すこととなる。
【００２３】
【数４】
2004102943.tif 000006
【００２４】
【数５】
2004102943.tif 000007
ここで、Ｈｘｔ＋１（ｘ，ｙ）及びＨｙｔ＋１（ｘ，ｙ）は、このｘ，ｙ方向それぞれの中間層に配された（ｘ，ｙ）座標のカオス素子からの時刻ｔ＋１における出力信号、ｗＩＨは入力層Ｉと中間層Ｈとの間の結合係数である。
【００２５】次に、Ｈｙ層からの出力信号の差分を数６で定義されたＢｘ層の入力信号として付加する。同様にしてＨｘ層からの出力信号の差分を数７で定義されたＢｙ層の入力信号として付加する。これにより、エッジの不連続点すなわち端点が存在する場合はその素子が非線形挙動を示すこととなる。
ここでは、低解像度においても精度の高いエッジ検出を行うためＩ層と同じ画素上ではなく、その境界線が交わるところすなわち格子点上に配置している。これにより、後のＴ型接合点の検出も高精度に実施することができる。
【００２６】
【数６】
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【００２７】
【数７】
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ここで、Ｂｘｔ＋１（ｘ，ｙ）及びＢｙｔ＋１（ｘ，ｙ）は、このｘ，ｙ方向それぞれの端点層に配された（ｘ，ｙ）座標のカオス素子からの時刻ｔ＋１における出力信号、ｗＨＢは中間層Ｈと端点層Ｂとの結合係数である。
【００２８】図３を用いてＩ層、Ｈ層、Ｂ層における素子の働きを説明する。図３は受光セルとＩ層、Ｈ層、Ｂ層との関係を示す概念図である。図３においては、４つの受光セルが水平軸２５と垂直軸２６で区切られる第１象限〜第４象限にそれぞれ一つずつ配置され、この４つの受光セル上に配置されたＩ層を構成する仮想素子Ｉ１〜Ｉ４、Ｈ層を構成する仮想素子Ｈｘｕ〜Ｈｙｒ、Ｂ層を構成する仮想素子Ｂｘ，Ｂｙが記載されている。
４つの受光セルのうち、第１受光セル２１はモノクロで表現すればグレー程度に見え、第２受光セル２２と第３受光セル２３は黒く見え、第４受光セル２４は白く見えている。このように外界の状態を４つの受光セルが捉えた場合を用いて説明する。便宜上、白く見えている場合には、入力信号が２、グレーに見えている場合には入力信号が１、黒く見えている場合には入力信号が０となると仮定する。
【００２９】従って図３においては、Ｉ層への入力信号Ｓを４つの受光セルに対応させてそれぞれＳ１〜Ｓ４とすれば、Ｓ１＝１、Ｓ２＝Ｓ３＝０、Ｓ４＝２となる。このような入力信号に対して、Ｉ層の各仮想素子では、入力信号の大きさ（強度）に応じて非線形振動、すなわちカオス運動を生じる。
今回の入力信号では、黒く見えている第２受光セル２２と第３受光セル２３では非線形振動は起こらず、第４受光セル２４では第２受光セル２２よりも大きな非線形振動が生じている。この振動は、時間と共に変動するものの時間平均を取ったりあるいは時間積分を行うことによれば、入力信号と一定の関係、例えば比例関係にあったり比例でなくとも大きな入力信号に対して大きな出力信号が得られるものである。
【００３０】従って、ここでは便宜上、Ｉ層の各仮想素子においてそのままの比率で非線形振動生じるものとすれば、Ｉ層からの非線形振動の出力は、Ｉ１＝１、Ｉ２＝Ｉ３＝０、Ｉ４＝２となる。この振動の出力が数３に示す式の意味するものである。
図３を用いて説明する際のＩ１など各素子の出力は厳密には数３などの式による出力とは同一ではないと考えられるものの、基本的には各素子間の差分を取るという考え方に基づくものであるため、ここでは単純に差分をとって説明する。以下、Ｈ層、Ｂ層においても同様である。
【００３１】次に、このＩ層からの隣接する出力信号はＨ層に入力されその差分の大きさによって非線形振動を生じることになる。図３においては、Ｉ１とＩ２、Ｉ２とＩ３、Ｉ３とＩ４、Ｉ４とＩ１の４つの差分が考えられ、対応するＨ層の素子はそれぞれＨｘｕ、Ｈｙｌ、Ｈｘｄ、Ｈｙｒとなる。例えば、Ｉ１とＩ２の差分はＩ１とＩ２の出力の差分を考えて１となり、ここでも入力と出力がそのままの比率で対応するものとすれば、隣接するＩ１とＩ２の差分を入力した素子Ｈｘｕの出力はＨｘｕ＝１となる。
【００３２】同様にＨｙｌ＝０、Ｈｘｄ＝２、Ｈｙｒ＝１となる。この振動の出力が数４（Ｈｘ）と数５（Ｈｙ）に示す式の意味するものである。
そして、この出力値によれば前述のとおり局所的なエッジが存在することが確認できる。具体的には、例えばＨｙｌ＝０であるのでここではエッジが存在しない。第２受光セル２２と第３受光セル２３は同じく黒い色を捉えているのでその間の境界は見えないのである。
【００３３】一方、Ｈｘｄ＝２となっており、Ｈｘｕ、Ｈｙｒよりも大きな出力であるが、これは第３受光セル２３と第４受光セル２４の間によりはっきりした境界線が存在していることを意味している。第３受光セル２３と第４受光セル２４の間は黒と白の境界であり、第１受光セル２１と第２受光セル２２の間がグレーと黒、第４受光セル２４と第１受光セル２１が白とグレーであることに比較してより明確な境界線が生じていることを示している。
【００３４】さらに、このＨ層からの隣接する出力信号はＢ層に入力されその差分の大きさによって非線形振動を生じることになる。図３では、ＨｘｕとＨｘｄ、ＨｙｒとＨｙｌの２つの差分が考えられ、対応するＢ層の素子はＢｘとＢｙとなる。
但し、このＢｘとＢｙは便宜上別の素子として表現されるが、実は同一の関数形を持つ素子である。例えば、ＨｘｕとＨｘｄの差分はＨｘｕとＨｘｄの出力の差分を考えて１となり、ここでも入力と出力がそのままの比率で対応するものとすれば、隣接するＨｘｕとＨｘｄの差分を入力した素子Ｂｙの出力はＢｙ＝１となる。同様にＢｘ＝１でもある。ここで、ＢｘとＢｙが同一となるのは、数８に示される２つの式から、これら２つの式が実は同じ演算を行うことになるためである。
この振動の出力Ｂｘ＝Ｂｙ＝１が、数６（Ｂｘ）と数７（Ｂｙ）に示す式の意味するものである。
【００３５】
【数８】
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そして、この出力値によれば前述のとおりエッジの不連続点、すなわち端点あるいはＴ型接合点が存在することが確認できる。具体的には、例えばＢｘ＝１であるのでここでは端点が存在する。この数値の意味するところは、隣接するＨ層の素子に存在するエッジ（境界線）の濃度に差が存在するということである。Ｂｘ＝１とは、隣接する素子ＨｙｒとＨｙｌのエッジはそれぞれ、１の大きさ（強度）の差分を有するようなエッジと０の大きさの差分を有するようなエッジ、すなわちエッジのないものが隣接している。従って、このエッジには不連続な点、すなわち端点が存在することになる。Ｂｙでも同様で、ここでは、エッジの濃度が差分２と差分１の場合であるものの、エッジの不連続点が確認できる。
【００３６】ところが、このようにエッジの不連続点、すなわち端点あるいはＴ型接合点を検知したとしても、これからいずれの方向に進むかを判断するためには、Ｔ型接合点の向きを検知する必要がある。
そこで、次に、このＴ型接合点を検知した後にさらにＴ型接合点の向きを検知するための勾配演算部５に仮想されるＲ層〜Ｄ層、そしてＪ層について説明を加える。
【００３７】Ｒ層は、Ｔ型接合点がどの程度右側を向いているかを演算するものであり、図３にＨｙｒで示される素子の出力信号を用いるものである。一方、Ｌ層はＴ型接合点がどの程度左側を向いているかを演算するものであり、図３にＨｙｌで示される素子の出力信号を用いるものである。これらＲ層とＬ層における素子の出力信号は、下記の数９と数１０をもって表現される。ここで、Ｒ層の素子の式中のＨ層素子のｘ座標がｘ＋１である一方、Ｌ層の素子の式中のＨ層素子のｘ座標がｘであり、それぞれＨ層の隣接する素子であって、しかもＲ層の方がＬ層の右隣の素子の出力信号を用いていることがわかる。また、同様にＵ層及びＤ層についてもＨ層の隣接する素子の出力信号を用いて数１１及び数１２のように表現される。Ｕ層とＤ層では図３に示されるＨｘｕ，Ｈｘｄで示される上下に隣接した素子の出力信号が利用される。
なお、Ｊ層は、Ｒ層とＬ層の信号の差分あるいはＵ層とＤ層の信号の差分をとるものである。
【００３８】
【数９】
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【００３９】
【数１０】
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【００４０】
【数１１】
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【００４１】
【数１２】
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ここで、Ｒｔ＋１（ｘ，ｙ）及びＬｔ＋１（ｘ，ｙ）は、この右勾配層（Ｒ層）及び左勾配層（Ｌ層）に配された（ｘ，ｙ）座標のカオス素子からの時刻ｔ＋１における出力信号を意味している。
【００４２】本実施の形態では、これらのＲ層、Ｌ層に配されたカオス素子とは、Ｂ層におけるＢｘあるいはＢｙの素子と同一の格子点上に存在するとして考えてよい。すなわち、Ｔ型接合点における座標のＢ層の出力に、隣接するＨ層の素子の出力をそれぞれカオス素子同士の引き込みを利用して加えることでＲ層、Ｌ層の素子を仮想しているのである。ｎは近傍素子数、ｗＲ及びｗＬはＨ層とＲ層またはＬ層との結合係数である。なお、ｎは本実施の形態においては、隣接するＨ層の素子数を考慮するため２を代入して演算している。
このＲ層、Ｌ層を考えることによって、Ｔ型接合点は左右のどちらの方向に向いているかを検知することができる。このＴ型接合点が右に向いている場合には、Ｔの字の縦棒が右側に見える状態を意味しており、Ｒ層からの出力が大きくなり、この場合、右側に奥行が形成されていることを知覚することとなり、右側に進路をとるように制御するような信号を発生させるのである。
【００４３】また、人間の視覚特性には注視点の半径約６°内の視力がその外側よりも著しく高いことが知られている。これをＦＷＨＭ（Ｆｕｌｌ　Ｗｉｄｔｈ　Ｈａｌｆ　Ｍａｘｉｍｕｍ）、つまり、ピークの強度の１／２の強度のところでの幅が、数１３に示すように視野角６°の直径に値する長さになるようにとる。
【００４４】
【数１３】
2004102943.tif 000015
この値から数１４で示す式で標準偏差σを求め、視力の強度分布を正規分布として数１５のように重み関数をモデル化する。この数１３で表現される関数を図示すると図４のようになる。図４は中心視を考慮した重み関数を示す概念図である。
【００４５】
【数１４】
2004102943.tif 000016
【００４６】
【数１５】
2004102943.tif 000017
この人間の中心視をモデル化した正規分布を数９、数１０で定義したＲ層からＬ層の出力の差をとったものに乗じる。これによって数１４で定義される行動決定層（Ｊ層）の出力Ｊｔ＋１は、その状況に応じて、時間ｔ＋１において、右に進度をとるべき場合は正の出力を、左に進度をとるべき場合は負の出力をとることとなる。すなわち、この出力Ｊｔ＋１が勾配に係る信号を意味する。この勾配信号は、正であれば右側方向へ進むように制御し、負であれば左側へ進むように制御する信号である。
【００４７】なお、実施の形態においては、出力Ｊを左右の勾配として演算しているが、Ｕ層とＤ層の出力信号を使用することによって、上下の勾配としても成立ことは言うまでもない。また、数１６は、３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ（ｐｉｘｅｌは、受光セルの数を示すものである。）という低解像度の場合の式を示している。
【００４８】
【数１６】
2004102943.tif 000018
数２で示したａＺは全ての層において２．１とした。さらに、結合係数はｗＳＩ＝０．４６、それ以外の結合係数は全て１．０とした。
【００４９】なお、Ｒ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層、Ｊ層における仮想素子は、それぞれ図３におけるＢ層の素子Ｂｘあるいは素子Ｂｙの位置、すなわち隣接するＨ層の素子の中間に存在する素子として仮想するものである。従って、水平方向にも垂直方向にも受光セルの間に位置するため、数１４においてもｘ、ｙ共に０から３０の計３１というｐｉｘｅｌ数よりも１少ない数を取っているのである。
【００５０】ここで、図５乃至図１０を参照しながら理想的な状況を想定した画像に対して本実施の形態に係る自律行動制御装置を用いた場合の出力信号Ｊについて説明する。
図５は理想的な環境を想定した低解像度（３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ）の画像を示す概念図である。図では、奥行きのある部屋の中の右側に黒い円柱物体が設置されている様子が低解像度の画像として捉えられている。このような画像を受光素子で撮像した後に、受容部のＩ層、エッジ検出部のＨ層、端点検出部のＢ層、そして本実施の形態では、勾配演算部のＲ層とＬ層、そしてＪ層を経て信号出力部から出力信号Ｊが発信される。この出力信号をＪ層の素子毎に表示したものが図６である。図面中央部に見える平面が、Ｊ層の各素子を模擬するものであり、そこから上下に伸びる棒状グラフが各素子の出力を示している。縦軸は、信号の大きさ（強度）を示すものであるが、記載されている数字は目安であり、無単位である。なお、この出力はＦＷＨＭに基づく数１３で示されるような重み関数による処理を施されている。
【００５１】図７は、Ｊ層の各素子の出力を３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ全体に重みを乗じて総和をとったものである。すなわち、数１４の演算を行った結果を示すものである。縦軸にはＪ層の信号総和の強度を、横軸にはｔ＝０から１ずつ増やして行うループ解析を行った回数を示している。なお、図６はこの図７のｔ＝２０におけるＪ層の各素子の信号出力を示したものである。図７から、出力信号Ｊは正の値をとり続け次第に増加していることがわかる。このことから、出力信号Ｊは、右側に移動するように指示を出しているものと理解できる。図５に示される画像では、右側に奥行きが広がっており、例えばロボットなどがこの画像で表現される部屋を進む場合には、現時点では右側に進路をとるように制御される。ロボットが進み、図５中の右側に見える物体に近づくと、右側は黒い物体で視界が遮蔽され今度は左側に奥行きが発生するため左側に進路をとるような出力信号Ｊが発せられると考えられる。
【００５２】図８乃至図１０はそれぞれ図５乃至図７に対応するもので、左側に奥行きが生じているものである。それぞれ奥行き方向が異なるだけで、その他は同様である。図１０では、図７とは逆に出力信号Ｊが左側に移動するように指示を出しているものと理解できる。
【００５３】さらに、図１１乃至図１６を参照しながら実環境を想定した画像に対して本実施の形態に係る自律行動制御装置を用いた場合の出力信号Ｊについて説明する。
図１１は、向かって右側に人間が立っている画像を示す概念図であり、図１４は逆に左側に人間が立っている画像を示す概念図である。このような２つの画像に対して、本実施の形態に係る自律行動制御装置を用いると、Ｊ層の素子毎の信号は、図１２と図１５に示すとおりとなった。また、Ｊ層の各素子の信号の総和をとって図示するとそれぞれ図１３と図１６となる。図１３より、右側に人間が立っている場合には、左側へ移動するように出力信号Ｊが出され、逆に左側に人間が立っている場合を示す図１６では、右側へ移動するように出力信号Ｊが出されている。
【００５４】このような結果から、本実施の形態に係る自律行動制御装置においては、比較的低解像度の入力画像においても最も奥行きのある方向へ進度をとる出力信号が得られている。また、理想的な画像における結果よりも実環境を想定した画像に対して、より大きな出力信号を得られており、実環境におけるＴ型接合点が多く存在するような状況でより良好な結果が得られている。
しかも、今回はエッジ検出部においてＨ層を仮想してエッジの検出を行い、さらに端点検出部においてＢ層を仮想して端点、すなわちＴ型接合点を検出し、勾配演算部で、Ｒ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層そしてＪ層を仮想してＴ型接合点における左右の勾配あるいは上下の勾配を演算して、信号出力部で最終的な出力信号を発信させるという比較的簡単な重畳した層を利用して短時間に左右あるいは上下に進度をとるための出力信号を発生させることができる。しかも、今回の入力画像は視差を用いるものではなく、単眼によって得られた画像を基に行う制御でありながら高い精度を得ている。
【００５５】次に、図１７を用いて本発明の実施の形態に係る自律行動制御方法について説明する。（請求項２に対応）
図１７は、本実施の形態に係る自律行動制御方法の構成を示す概念図である。本実施の形態においては、先に実施の形態をもって説明した請求項１に記載の発明を方法の発明として捉えたものである。
【００５６】図１７において、ステップＳ１は受容工程を示す。ここでは、複数の受光素子で受けた光の信号を、その大きさに伴ってカオス運動を発生するように仮想された第１の素子に入力する工程であり、この第１の素子は本願の請求項１の発明の第１の実施の形態に関する説明におけるＩ層の素子に相当する。
【００５７】ステップＳ２はエッジ検出工程を示しており、この工程では受容工程で得られたＩ層の２つの隣接する素子からの出力信号を入力してその差分を演算してその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第２の素子を仮想して隣接する第１の素子間のエッジを検出するものである。この第２の素子は、先に説明したＨ層の素子に相当する。
【００５８】ステップＳ３は端点検出工程を示しており、この工程ではステップＳ２で仮想した第２の素子のうち隣接する２つの素子からの出力信号を入力してその差分を演算しその差分の大きさに伴ってカオス運動を発生する第３の素子を仮想して、隣接する２つの第２の素子の間の端点、すなわちＴ型接合点を検出する工程である。第３の素子とは、先に説明したＢ層の素子を意味している。
【００５９】ステップＳ４は、検出されたＴ型接合点における勾配を演算する工程である。この勾配の演算は、先に説明したＲ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層の素子を利用する。Ｒ層とＬ層において仮想される素子は、Ｂ層のＢｘの素子の出力にそれぞれ隣接するＨ層の素子の出力Ｈｙを加え、一方、Ｕ層とＤ層において仮想される素子は、Ｂ層のＢｙの素子の出力にそれぞれ隣接するＨ層の素子の出力Ｈｘを加えるものである。これらＲ層とＬ層からの出力信号の差分を取ることによって、Ｔ型接合点における左右方向の勾配が、Ｕ層とＤ層からの出力信号の差分によっては上下方向の勾配が演算される。左右方向の勾配は、隣接する左右のＨ層の素子間の勾配であり、上下方向の勾配は、隣接する上下のＨ層の素子間の勾配である。この勾配は、先に説明したＪ層の素子の出力信号と仮想して演算される。また、このＪ層の素子の出力信号に対して、請求項１の発明の実施の形態と同様にＦＷＨＭに関する処理を実施するものである。
【００６０】さらに、ステップＳ５は信号出力工程であり、差分を取ることで演算された勾配に関する信号を被制御物に対して出力する工程である。
なお、仮想された各層の素子における演算、あるいはそれぞれの工程における演算やエッジの検出、端点の検出、さらにＪ層の素子の出力信号などについての説明は、請求項１に記載の発明と同様であるため、本実施の形態の説明においては省略する。
【００６１】このように構成された本実施の形態においても、請求項１の発明の実施の形態と同様に、少ない画素数の単眼の受光素子からの低解像度の入力信号であっても、Ｔ型接合点に関する情報を検知して短時間にしかも精度の高い制御を行うことができる。
【００６２】最後に図１８を用いて、本発明に係る自律行動制御プログラムの実施の形態について説明する。（請求項３に対応）
図１８は、本実施の形態に係る自律行動制御プログラムの構成を示す概念図である。図１８において、自律行動制御プログラム３０は、コンピュータに対して受容処理３１、エッジ検出処理３２、端点検出処理３３、勾配演算処理３４、信号出力処理３５を実行させるプログラムであるが、これらの各処理については、請求項２の発明の実施の形態の説明で行った各々の工程と同様である。但し、ソフトウェアたる自律行動制御プログラム３０と、ハードウェアたるコンピュータ内部に設けられたデータベース等との間でデータや仮想素子モデル等のやり取りあるいは協働があるため、これらについて説明を追加する。
【００６３】受光素子３６で受光した光信号は、受容処理３１において仮想されたＩ層の素子へ入力され、その出力信号は、コンピュータ内に設けられるＩ層素子出力メモリ３７に格納される。また、Ｉ層の素子はコンピュータ内に設けられた仮想素子データベース３９に格納されており、この受容処理３１で読み出されて利用されるものである。
【００６４】エッジ検出処理３２では、受容処理３１で格納されたＩ層の素子の出力信号のうち、隣接する２つのものの出力信号をＩ層素子出力メモリ３７から読み出して、その差分を演算して、それを仮想素子データベース３９から読み出したＨ層の素子に入力し、出力信号をＨ層素子出力メモリ３８に格納する。この処理を行うことによって、Ｉ層の隣接する素子の間のエッジの検知を行う。
【００６５】端点検出処理３３では、Ｂ層の素子を仮想素子データベース３９から読み出して、Ｈ層素子出力メモリ３８から読み出したＨ層の隣接する素子の出力信号を入力してそれらの差分を演算する。この処理では、Ｈ層の隣接する素子の間の端点、すなわちＴ型接合点を検知する。
【００６６】勾配演算処理３４では、仮想素子データベース３９からＲ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層の素子を仮想素子データベース３９から読み出して、端点検出処理３３で得られたＴ型接合点における出力信号にＨ層の隣接する２つの素子の出力信号をそれぞれ加えることによって、それぞれＲ層、Ｌ層、Ｕ層、Ｄ層の素子の出力を演算する。この場合、Ｈ層で隣接する素子の出力がＨｙの場合には、Ｒ層とＬ層の素子の出力が得られ、Ｈｘの場合には、Ｕ層とＤ層の素子の出力が得られることになる。
これらＲ層とＬ層の出力信号の差分あるいはＵ層とＤ層の出力信号の差分を演算して、勾配演算処理３４ではＨ層の隣接する２つの素子間の左右の勾配あるいは上下の勾配を演算することができる。この演算された勾配が、出力信号Ｊである。この出力信号Ｊを演算する際には、ＦＷＨＭについての処理を行う。
【００６７】信号出力処理３５では、出力信号Ｊを制御の対象物に対して発信して左右あるいは上下など例えばロボットが自律的に行動するための制御を行う。仮想された各層及び各層の素子の出力信号の方程式や、実際の各処理における演算、あるいはＪ層の素子の出力信号などについては、請求項１に記載の発明と同様であるため本実施の形態の説明においては省略する。
【００６８】このように構成された本実施の形態に係る自律行動制御プログラムにおいても、請求項１あるいは請求項２の発明の実施の形態と同様に、少ない画素数の単眼の受光素子からの低解像度の入力信号であっても、Ｔ型接合点に関する情報を検知して短時間にしかも精度の高い制御をコンピュータ上で実行させることができる。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の請求項１乃至請求項３に記載の自律行動制御装置とその方法及びそのプログラムにおいては、少ない画素数の単眼の受光素子からの低解像度の入力信号であっても、複数の素子を含む層を階層的に仮想することによって、エッジやＴ型接合点に関する情報を検知して短時間にしかも精度の高い制御を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る自律行動制御装置の構成図である。
【図２】第１の実施の形態に係る自律行動制御装置の仮想素子が形成する層を模式的に示した概念図である。
【図３】第１の実施の形態に係る自律行動制御装置における受光セルとＩ層、Ｈ層、Ｂ層との関係を示す概念図である。
【図４】中心視を考慮した重み関数を示す概念図である。
【図５】理想的な環境を想定した低解像度の画像を示す概念図である。
【図６】本実施の形態に係る自律行動制御装置の信号出力部からの出力信号をＪ層の素子毎に表示した概念図である。
【図７】図６に示すＪ層の各素子の出力を３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ全体に重みを乗じて総和をとったものである。
【図８】理想的な環境を想定した低解像度の画像を示す概念図である。
【図９】本実施の形態に係る自律行動制御装置の信号出力部からの出力信号をＪ層の素子毎に表示した概念図である。
【図１０】図９に示すＪ層の各素子の出力を３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ全体で重みを乗じて総和をとったものである。
【図１１】向かって右側に人間が立っている画像を示す概念図である。
【図１２】本実施の形態に係る自律行動制御装置の信号出力部からの出力信号をＪ層の素子毎に表示した概念図である。
【図１３】図１２に示すＪ層の各素子の出力を３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ全体で重みを乗じて総和をとったものである。
【図１４】向かって左側に人間が立っている画像を示す概念図である。
【図１５】本実施の形態に係る自律行動制御装置の信号出力部からの出力信号をＪ層の素子毎に表示した概念図である。
【図１６】図１５に示すＪ層の各素子の出力を３２ｐｉｘｅｌ×３２ｐｉｘｅｌ全体で重みを乗じて総和をとったものである。
【図１７】本実施の形態に係る自律行動制御方法の構成を示す概念図である。
【図１８】本実施の形態に係る自律行動制御プログラムの構成を示す概念図である。
【符号の説明】
１…自律行動制御装置　２…受容部　３…エッジ検出部　４…端点検出部　５…勾配演算部　６…信号出力部　７…駆動部　１１…Ｉ層　１２…Ｈｘ層　１３…Ｈｙ層　１４…Ｂｙ層　１５…Ｂｘ層　１６…Ｌ層　１７…Ｒ層　１８…Ｕ層１９…Ｄ層　２１…第１受光セル　２２…第２受光セル　２３…第３受光セル２４…第４受光セル　２５…水平軸　２６…垂直軸　３０…自律行動制御プログラム　３１…受容処理　３２…エッジ検出処理　３３…端点検出処理　３４…勾配演算処理　３５…信号出力処理　３６…受光素子　３７…Ｉ層素子出力メモリ　３８…Ｈ層素子出力メモリ　３９…仮想素子データベース
【図１】
2004102943.tif 000019
【図２】
2004102943.tif 000020
【図３】
2004102943.tif 000021
【図４】
2004102943.tif 000022
【図５】
2004102943.tif 000023
【図６】
2004102943.tif 000024
【図７】
2004102943.tif 000025
【図８】
2004102943.tif 000026
【図９】
2004102943.tif 000027
【図１０】
2004102943.tif 000028
【図１１】
2004102943.tif 000029
【図１２】
2004102943.tif 000030
【図１３】
2004102943.tif 000031
【図１４】
2004102943.tif 000032
【図１５】
2004102943.tif 000033
【図１６】
2004102943.tif 000034
【図１７】
2004102943.tif 000035
【図１８】
2004102943.tif 000036