(57)【要約】【課題】  実時間で対象物の知覚および認識を行なうことが可能な知覚処理装置を提供する。【解決手段】  知覚分配部１４は、対象物に対して撮影された画像データストリームを同一の複数のデータストリームに分配する。複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎは、複数のデータストリームにそれぞれ対応して設けられ、対応するデータストリームにおいて予め割り当てられた特徴量、たとえば、色やエッジの検出処理を各々行なう。複数の第２のプロセッシング要素３０．１〜３０．ｍは、複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎの出力のうちの所定の複数の出力を各々が結合して出力する。【選択図】        図１
2005141400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に対して獲得された知覚データストリームを同一の複数のデータストリームに分配するための知覚分配手段と、
前記複数のデータストリームにそれぞれ対応して設けられ、対応するデータストリームにおいて予め割り当てられた特徴量の検出処理を各々行なうための複数の第１のプロセッシング要素と、
前記複数の第１のプロセッシング要素の出力のうちの所定の複数の出力を各々が結合して出力するための複数の第２のプロセッシング要素とを備える、知覚処理装置。
【請求項２】
前記知覚データストリームは、対象物から撮影された画像フレームデータの時系列データであり、
前記複数の第１のプロセッシング要素は、前記画像フレームデータ中において、前記予め割当てられた特徴量の空間位置を検出する、請求項１記載の知覚処理装置。
【請求項３】
前記複数の第１のプロセッシング要素は、低レベルプロセッシング要素であり、
前記複数の第２のプロセッシング要素は、高レベルプロセッシング要素である、請求項１記載の知覚処理装置。
【請求項４】
請求項１記載の知覚処理装置をセンサ信号の処理部として備える、ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像データを実時間で処理して知覚するための知覚処理装置および知覚処理装置を備えるロボットの構成に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ロボットのセンサとして用いられて、対象物の形状の認識や距離の計測などを行なうシステムが開発されている（たとえば、特許文献１を参照）。
【０００３】
しかし、そのようなシステムをロボットのセンサとして動作させるにあたっては、より高度な知覚や認識、たとえば、単に対象物の形状だけでなく、それが何であるか、といった認識を実時間で行なうことが必要になってきている。
【特許文献１】特開２００２−１２２４１５号公報明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、実時間で対象物の知覚および認識を行なうことが可能な知覚処理装置および当該知覚処理装置を備えるロボットを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
このような目的を達成するために、本発明の知覚処理装置は、対象物に対して獲得された知覚データストリームを同一の複数のデータストリームに分配するための知覚分配手段と、複数のデータストリームにそれぞれ対応して設けられ、対応するデータストリームにおいて予め割り当てられた特徴量の検出処理を各々行なうための複数の第１のプロセッシング要素と、複数の第１のプロセッシング要素の出力のうちの所定の複数の出力を各々が結合して出力するための複数の第２のプロセッシング要素とを備える。
【０００６】
好ましくは、知覚データストリームは、対象物から撮影された画像フレームデータの時系列データであり、複数の第１のプロセッシング要素は、画像フレームデータ中において、予め割当てられた特徴量の空間位置を検出する。
【０００７】
好ましくは、前記複数の第１のプロセッシング要素は、低レベルプロセッシング要素であり、前記複数の第２のプロセッシング要素は、高レベルプロセッシング要素である。
【０００８】
この発明の他の局面に従うと、ロボットであって、上記知覚処理装置をセンサ信号の処理部として備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の知覚処理装置は、複数の第１のプロセッシング要素が同一のデータストリームに対して、予め割り当てられた特徴量の検出処理を各々行ない、実時間で対象物の知覚および認識を行なうことが可能である。
【００１０】
さらに、本発明のロボットでは、実時間で対象物の知覚および認識を行なうことが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１２】
（本発明のシステム構成）
図１は、本発明の知覚認識装置が適用されるシステム１０００の一例を示す概念図である。
【００１３】
以下の説明では、対象物の画像データを実時間で獲得し、この画像データを実時間で処理して、知覚認識するための知覚認識装置を例にとって本発明のシステムを説明する。特に限定されないが、このようなシステム１０００は、ロボットの知覚システムに好適に適用できる。例えば、ロボットにおいて、対象物の動きの検知や対象物の平衡をとるといった動作における知覚処理に適用できる。
【００１４】
図１を参照して、システム１０００の入力部１０において、知覚センサとして機能するカメラ１２により画像データとして撮影される画像データストリームは、知覚分配部１４により複数のストリームに分配される。知覚分配部１４により分配された同一の画像データストリームは、低レベルプロセッシング要素群２０に含まれる複数の第１のプロセッシング要素に、ネットワーク１８を介して供給される。この同一の画像データストリームに対しては、複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎの各々により対応する所定の処理がなされ、処理結果の出力は、さらに、より高いレベルの情報を得るための高レベルプロセッシング要素群３０に与えられる。
【００１５】
高レベルプロセッシング要素群３０には、複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎのうちの所定の出力結果を各々受けて、結合処理を行なう複数の第２のプロセッサー３０．１〜３０．ｍが含まれる。
【００１６】
すなわち、図１に示すような構成は、処理されたデータを転送する際に、高速なネットワーク１８を利用している。図１に示すような構成により、同時に発生する大量の信号の組織化および構造化を行なうことができる。高レベルプロセッシング要素群３０からの出力は、制御出力部４０に与えられ、制御出力部４０は、カメラ１２の撮影方向等の撮影条件を制御するためのカメラ駆動系１６に対して駆動コマンドを与える。なお、駆動コマンドは、カメラ１２のような知覚センサを駆動するためだけでなく、ロボットのアームのような機械系の制御を行なう場合もありうる。
【００１７】
このような構成は、人間の視覚システムの視覚経路のように、並列的な、あるいは直列的な処理回路の模倣を行なうことになる。図１に示した構成においては、同一のデータストリームに対して、複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎの各々は、予め割り当てられている特徴の抽出処理のみを行なう。
【００１８】
図２は、このような低レベルプロセッシング要素群２０と、高レベルプロセッシング要素群３０の機能をより詳しく説明するための機能ブロック図である。
【００１９】
低レベルプロセッシング要素群２０の複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎにおいては、１つのプロセッシング要素２０．１は、何も処理を行なわず、そのまま画像データを出力する。他のプロセッシング要素２０．２は、特定の色、たとえば、緑色の画像データ中の位置を決定するという処理に割り当てられている。また、他のプロセッシング要素２０．３は、画像データ中のエッジの検出が割り当てられ、他のプロセッシング要素２０．４は、動き検出という処理が割り当てられている。なお、複数の第１のプロセッシング要素２０．５〜２０．ｎには、図示しない他の特徴の検出が割り当てられていてもよい。このような処理の対象となる特徴パラメータの割り当ては、特徴パラメータ割当部２２により行なわれる。以下では、低レベルプロセッシング要素群２０の行なう処理を「レイヤ１プロセッシング」と呼ぶ。
【００２０】
また、複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎにより画像データ中の各空間位置が特定された特徴パラメータの情報は、記憶部３２に格納される。
【００２１】
知覚分配部１４は、データストリームを収集し、各時系列データ入力にデータ番号を割り当てた上で分配する。例えば、知覚分配部１４は、映像ストリーム中の各画像フレームには、これに関連したフレーム番号を割当て、画像フレームのデータとともに複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎに与える。このような画像時系列データおよびデータ番号は、すべての複数の第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎに対して、ネットワーク１８を介してマルチキャストされる。
【００２２】
ここで、時系列データにデータ番号、たとえばフレーム番号を付与するのは、処理されたデータを同期して結合するためである。従って、このデータ番号は、たとえば、データの損失や遅延の検出などのエラー処理のためにも使用される。
【００２３】
さらに、高レベルプロセッシング要素群３０中の複数の第２のプロセッサー３０．１〜３０．ｍは、第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎからの出力に対して結合処理を行なう。図２では、複数の第２のプロセッサー３０．１〜３０．ｍのうち、第２のプロセッサー３０．ｉを例示として示す。
【００２４】
図２においては、記憶部３２に格納されている特徴パラメータの割当情報を基に、特徴選択部として動作する第２のプロセッサー３０．ｉは、ディスプレイ６０に表示するデータを選択する。ディスプレイ６０には、第１のプロセッシング要素２０．１からの元画像データも同時に与えられるので、抽出した特徴が元画像にスーパーインポーズして表示される。
【００２５】
以下では、高レベルプロセッシング要素群３０中の第２のプロセッサー３０．１〜３０．ｍの行なう処理を「レイヤ２プロセッシング」と呼ぶ。
【００２６】
この他、レイヤ２プロセッシングでは、第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎからの出力を混合して、特徴結合し、処理された要素のうちから重要な要素を決定する。例えば、対象物の色の組み合わせなどを決定する。
【００２７】
レイヤ２プロセッシングでは、パラメータの収集及び信号の存在・不存在は、重要な機能検知結果として使用される。言い換えると、第１のプロセッシング要素２０．１〜２０．ｎからの出力において、対応する特徴が存在するということは、その特徴の寄与を示すものであり、特徴が存在しないことは、その特徴が視認されている対象物の一部には存在していないことを示している。
【００２８】
例えば、６つの色と結合角という特徴を有している対象物は、特徴を結合した結果と、記憶部３２中に予め記憶されている情報とのマッチングを行なうことで、ルービックキューブの特徴を表現するものとして認識される。
【００２９】
また、ネットワーク１８を介して情報を供給することは、同一の信号を再使用することを許すという利点がある。同一の情報を２つあるいはそれ以上の個数のより高い次元のプロセッシング要素に提供することが可能となる。
【００３０】
たとえば、３０Ｈｚの映像信号を撮影するシステムにおいて、画像データを、パーソナルコンピュータに用いられるギガビットイーサネット（Ｒ）ネットワークを介して分配することができる。
【００３１】
図３は、上述したレイヤ１プロセッシングを説明するための概念図である。
【００３２】
各々の第１のプロセッシング要素は、入力するデータストリームから特定の特徴の情報抽出するということを分担している。例えば、図３で例示しているカラーディテクタ２０．２は、入力として受ける画像中において、当該色が存在する空間的な位置を出力する。
【００３３】
図４は、上述したレイヤ２プロセッシングを説明するための概念図である。
【００３４】
結合器として動作する第２のプロセッシング要素３０．ｊは、異なった第１のプロセッシング要素からの出力を集めて、より高いレベルの情報を提供する。すなわち、第２のプロセッシング要素３０．ｊは、対象の特徴の組み合わせをエンコーディングする。たとえば、立体の各面の色は、各面に対応する６つの第１のプロセッシング要素を組み合わせることによって得られる。
【００３５】
従って、第２のプロセッシング要素３０．ｊを用いることで、対象物に対する知覚が形成され、対象抽出するために用いられたパラメータは、対象物の後の認識のために記憶部３２に格納される。したがって、特定の特徴の検知のために使用されるパラメータは、観測されている特徴の標識を形成するために、他の活性化している要素とともに記憶部３２に特徴アレイとして格納される。特徴アレイの情報を総合することで、さらに対象物の認識を行なうこともできる。
【００３６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の知覚認識装置が適用されるシステム１０００の一例を示す概念図である。
【図２】低レベルプロセッシング要素群２０と、高レベルプロセッシング要素群３０の機能をより詳しく説明するための機能ブロック図である。
【図３】レイヤ１プロセッシングを説明するための概念図である。
【図４】レイヤ２プロセッシングを説明するための概念図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０  入力部、１２  カメラ、１４  知覚分配部、１６  カメラ駆動系、１８  ネットワーク、２０  低レベルプロセッシング要素群、２０．１〜２０．ｎ  第１のプロセッシング要素、３０  高レベルプロセッシング要素群、３０．１〜３０．ｍ  第２のプロセッシング要素、４０  制御出力部、１０００  知覚処理装置。
【図１】
2005141400.tif 000003
【図２】
2005141400.tif 000004
【図３】
2005141400.tif 000005
【図４】
2005141400.tif 000006