(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある奥行き間隔の事前定義された空間に存在する対象物に優先順位をつける、ロボットの視覚センサ手段の注視選択方法であって、該視覚センサ手段は、センサから感知される対象物までの距離に関して奥行き情報を収集し、該方法は、
視覚顕著性計算モジュールが、該視覚センサ手段の出力信号に基づいて、視覚顕著性マップを作成するステップと、
動き顕著性選択モジュールが、該視覚センサ手段の出力信号に基づいて、動き顕著性マップを作成するステップと、
視差顕著性選択モジュールが、該視覚センサ手段の出力信号に基づいて、視差顕著性選択マップを作成するステップと、
結合ユニットが、顕著性マップを生成するように、該視覚顕著性マップ、該動き顕著性マップ及び該視差顕著性選択マップを重み付けして結合するステップと、
注視選択ユニットが、結合された顕著性マップに基づいて注視選択を実施するステップと、を含み、
該視覚顕著性マップは、視覚的に関心のある場所に対応する位置が活性化されたマップであり、該動き顕著性マップは、所定の時間内で最大の動き関連領域に対応する活性化を伴い、該視差顕著性選択マップは、奥行き間隔内で、最も近い対象物を示し、事前定義された空間に刺激がない場合に、該視差顕著性選択マップの活性化はすべてゼロであり、該顕著性マップは、該ロボットに対して、注視選択のタスクを実施する候補である、該視覚センサ手段の入力空間における対象物を示し、
該視差顕著性選択マップに対する重みは、該視覚顕著性マップに対する重み及び該動き顕著性マップの重みよりも大きく設定される、視覚センサ手段の注視選択方法。
【請求項２】
該動き顕著性マップの重みが、該視差顕著性選択マップの重みよりも小さく、該視覚顕著性マップの重みよりも大きく設定される、請求項１に記載の視覚センサ手段の注視選択方法。
【請求項３】
請求項１または２の方法を実施するコンピュータプログラム。
【請求項４】
センサ入力空間から空間情報を集めるように設計された視覚センサ手段を有するロボット装置であって、請求項１に記載の方法を実施するようにプログラムされたロボット装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の背景は、実世界のタスクにおける対象物の認識である。この枠組みは、たとえば人間型ロボットの本体のまわりの空間、いわゆる身体近接空間（peripersonal space）の表現の知見に関する。これらの知見の背後にある原理は、たとえば人工システム内の対象物認識タスクの有利な構造化のために使用される。
【背景技術】
【０００２】
本発明の文脈で使用され得る対象物認識システムは、特許文献１に記載されている。特許文献２は、対象物認識および追跡システムについて教示している。
【０００３】
実世界のタスクにおける対象物認識は、提示される対象物の個体情報（identity）について判断しなければならない。対象物認識の最も一般的な問題は解決されていない。タスクを制約するために、一般的なアプローチは、色、動き、エッジに基づく複数のセグメント化（segmentation）アルゴリズムを使用する。これは、ロバストでないことが多い。対象物認識の２つの主要な難点は、シフト（shift）およびスケール（scale）の不変性（invariance）である。一般的な手法では、認識は、複数の位置の対象物モデルを使用して、正しいものに一致させようとする。こうした手順は認識を大幅に減速させる。能動的に移動するカメラは、対象物に焦点を合わせることによってシフト不変性の問題を解決することができる。この原理は、複数の追跡システムによって使用されている。
【特許文献１】欧州特許出願第１２６２９０７Ａ１号
【特許文献２】米国特許出願第６７５４３６８号
【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、人間型ロボットおよびその環境のための改良型技術を提案することである。
【０００５】
これに関して、本発明は、例えばパターン（対象物）に焦点を合わせて、タスク（パターン認識）を抑制するための、奥行き情報（depth information）を用いる対象物認識システムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、独立クレームの諸特徴によって達成される。従属クレームは、本発明の中心的な考えについてさらに詳しく説明している。
【０００７】
第１の態様によれば、センサ手段を備えるロボット・デバイスのための顕著性マップ（saliency map）を生成する方法が提案される。顕著性マップは、タスクを実施するのに重要な、センサ手段の入力空間におけるパターンをロボット・デバイスに示す。顕著性マップは、センサ手段から収集された奥行き情報（depth information）に基づいて実施される視差顕著性選択（disparity saliency selection）からの重み付きのコントリビューション（weighted contribution）を含み、これにより、センサ手段の環境内の定義された身体近接空間内に存在するパターンに重み付きの優先度（weighted priority）が割り振られる。
【０００８】
視差顕著性選択からのコントリビューションは、顕著性マップを生成するために、重み付きの視覚顕著性選択（visual saliency selection）、および重み付きの動き選択（motion selection）と組み合わせられる。
【０００９】
別の態様によれば、センサ手段を備えるロボット・デバイスのためのアクチュエータ命令信号を計算する方法が、上述の方法に従って顕著性マップを生成するステップを含む。顕著性マップは、アクチュエータのタスクを実施するのに重要な、センサ手段の入力空間におけるパターンをロボット・デバイスに示す。この方法はさらに、顕著性マップをアクチュエータ制御コマンド空間に変換するステップを含む。
【００１０】
このような顕著性マップは、注視選択（gaze selection）のために使用され得る。
【００１１】
パターン認識方法に関するさらなる態様は、上述の方法によって顕著性マップを生成するステップと、身体近接空間内のパターンに制限されたパターン認識を実施するステップと、を備える。
【００１２】
本発明は、演算装置上での実行時にこのような方法を実施する、コンピュータ・ソフトウェア・プログラムにも関する。
【００１３】
本発明は、センサ入力空間から空間情報を収集するように設計されたセンサ手段を含んでおり、このような方法を実行するようにプログラムされたロボット・デバイスにも関する。
【００１４】
本発明のさらなる利点、特徴および目的は、添付の諸図面の図、および以下の好ましい一実施形態についての説明から明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明による身体近接空間の概念の使用
本発明では、身体近接空間（peripersonal space）とは、人間型ロボットなどのセンサの入力空間における事前定義された奥行き間隔（depth interval）のことである。センサは、感知された対象物がこの空間内にあるかどうかを検出しなければならないので、奥行き情報（depth information）を収集することができる。事前定義される奥行き間隔は、たとえばセンサに隣接するように選択することができ、さらには感知角度（またはｘおよびｙ範囲）によって任意に限定されるように選択することができる。
【００１６】
ある実施例によれば、この身体近接空間は、たとえば、こうしたセンサ手段を備えたロボットが対象物を操作するために接触することができる空間と定義され得る。この概念を使用する利点は、この概念がロバストな相互作用（interaction）および認識につながり、安定した完全な閉ループシステムに基づくさらに高いレベルの能力の構築を可能にすることである。
【００１７】
身体近接空間の完全な概念は、操作（manipulation）と同様にセンサ認知（sensor perception）を含む。
【００１８】
本発明の実装例
図１に、実験用に使用される技術システムが示されている。このシステムは画像取得モジュールを含み、この画像取得モジュールは、視覚顕著性計算（visual saliency computation）モジュール、視差顕著性選択（disparity saliency selection）モジュール、および動き顕著性選択（motion saliency selection）モジュールにセンサ情報を提供する。これらの３つのモジュールの出力信号は、重み付けされ、合計され、次いで、マッピング・モジュールに供給される。マッピング・モジュールは、このように生成されたマップをセンサ座標からアクチュエータ（モータ）座標に変換する。顕著性マップは、注視選択／記憶（gaze selection & memory）ユニットによって活用され、頭部制御が実行される。
【００１９】
視覚顕著性計算モジュール、視差顕著性選択モジュール、および動き顕著性選択モジュールの重み付きの和は、ビューベースの（view based）パターン認識用の関心領域（Region of Interest：ＲＯＩ）を取得するために使用されることもできる。最終的に、音声出力モジュールは、パターン認識からの結果を出力することができる。
【００２０】
２点の視差は、基準点（通常は網膜面（retinal plane）の中心）からの各点の転位（dislocation）のそれぞれの差異である。カメラ設定のすべてのパラメータが既知の場合、奥行きは視差から計算され得る。
【００２１】
前節で指摘したように、本発明は、身体近接空間および注意シフト（attention shifting）の間の関係、ならびに対象物認識結果を使用する。
【００２２】
このシステムの機能要素は、以下のように説明することができる。視覚顕著性の計算は、たとえば、L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 11, pp. 1254-1259で提案されているように実施され得る。この方法は、入力画像から作成されたガウシアン・ピラミッド（Gaussian pyramid）の各種スケールに対する１組の線形センタサラウンド型演算（linear centresurround operation）を利用して、初期視覚の特徴（強度、方位など）を抽出する。これらの特徴は、正規化され組み合わせられ、網膜位相の（retinotopic）顕著性マップＳｖを生成する。このマップでは、視覚的に関心のある場所に対応する位置が活性化される、すなわち各位置の関心の度合いによって０と１の間の値を有する。
【００２３】
動き顕著性選択は、所定の時間幅の中で最大の動きの関連領域に対応する活性化（activation）を伴うマップＳｍを生成する。
【００２４】
視差顕著性選択は、視差の計算を実施して、特定の距離範囲（奥行き間隔）および画角内で最も近い領域の選択を実施する（図２参照）。画像座標内のこの領域（例えば、事前定義された空間内の最も近い対象物）の位置は、視差顕著性マップＳｄ内の活性化として表現される。事前定義された空間（すなわち指定された範囲および画角）内に刺激がない場合、マップの活性化はすべてゼロである。この単純な機構は、前節で提示された身体近接空間の概念の第１の近似を表すものである。
【００２５】
それは、この段落の最後で示すように、システム全体の挙動に直接影響を及ぼす身体中心ゾーンを、ロボットシステムの正面に確立する。最も近い領域の選択および伝播は、提示された刺激をシステムへの「近さ」に関して硬重み付け（hard-weighting）を行うことに対応するにすぎない。視覚顕著性、動き顕著性選択および視差顕著性選択のマップは、重み付けされ、合計され、画像座標からアクチュエータ座標に変換され、以下のように統合された顕著性マップがもたらされる。
【００２６】
Ｓ＝visiomotor(ｗＶＳＶ＋ｗＤＳＤ＋ｗＭＳＭ）  （１）
【００２７】
この顕著性マップは、注視選択への主要な入力である。注視選択は、運動神経野（dynamic neural field：ＤＮＦ）であり、皮質上の活性化のダイナミクスをモデル化する微積分方程式である。このダイナミクスは、ヒステリシス（hysteresis）および局所的な相互作用（local interaction）を用いた最大選択（maximum selection）と略述されることができる。注視選択についてのさらなる詳細については、I. Mikhailova and C. Goerick, “Conditions of activity bubble uniqueness in dynamic neural fields”, Biological Cybernetics, Vol. 92, pp. 82-91, 2005を参照されたい。
【００２８】
ＤＮＦは、目標注視方向ｑＴと解釈される一意の活性化をもたらすようにパラメータ化される。この目標注視方向は、頭部（すなわちセンサ）制御ユニットに伝播される。この頭部制御ユニットは、現在の目標注視方向ｑＣを注視選択への第２の入力として引き渡す。
【００２９】
一例として、このシステムは、ｗＶ＝１．０、ｗＭ＝３．０およびｗＤ＝４．０でパラメータ化され得る。これは、視差情報を動きおよび視覚顕著性よりも優先し、動き情報を視覚顕著性より優先することに対応する。それらの重みを伴いこのシステムは、以下の挙動を示す：
注視選択は、相互作用なしに、視覚顕著性と、注視選択の記憶とによって自律的に駆動される。人間にとって自然なやり方は、視野の中に入り、システムに合図することによって注意を引き起こすことである。選択された重みにより、システムは検出された動きの方向を即座に注視する。手の方向に向いたシステムの注視方向を保つために、動きの手掛かり（cue）が連続的に使用され得る。システムとの距離を小さくしながら手を振り続けると、最終的には、視差顕著性選択によって定義されるシステムの身体近接空間内の手の位置に導かれることになる。
【００３０】
この場合もやはり、選択された重みによって、身体近接空間からの信号はシステムの挙動に優先する。このことは実質的に、システムが手とユーザの手の中にあるものとを連続的に固視することを意味する。様々なタスクを実施するために、この種の挙動が使用され得る。
【００３１】
ＤＮＦを介した注視選択により、上述のシステムは、視野の選択部分がヒステリシスに従うので、前に選択された注視方向に近い領域が次の時間ステップの他のものよりも優先されることを意味する任意の追跡の挙動を暗黙的に示す。注視選択を引き起こす対象物がゆっくり移動される場合、結果として生じる新しい注視方向は、対象物に沿ってドリフトする傾向にある。あるいは、このシステムは、追跡の挙動を用いて強化されることができ、この追跡の挙動によって、移動中の対象物を注視で追うことをさらに強く好むようになる。身体近接空間内の相互作用（interaction）モードでは、これは、たとえば認識されまたは学習されるべき対象物の安定したセンサ入力を追い、それを維持するため、選択された入力に対する固視を維持するために使用され得る。追跡され得る対象物／領域の先見情報（a priori information）を必要とせずに複数の手掛かりの低レベルの感覚入力に基づく追跡アルゴリズムの説明は、たとえば、M. Spengler and B. Schiele, “Towards Robust Multi-cue Integration for Visual Tracking”, ICVS 2001, LNCS 2095, pp. 93-106, 2001に見ることができる。
【００３２】
システムの正面の空間の概略的な視覚化については図２を参照されたい。身体近接空間をシステム正面の空間における身体中心の体積（volume）と定義することは、生物的な知見に対応する。また、身体近接空間内の対象物によって注意シフトを引き起こすことは、生物的なデータに対応する。背景技術で既に論じたように、身体近接空間の完全な概念は、表現の動作中心の部分を含むが、ここでは、対象物認識の結果だけに焦点を当てる。
【００３３】
硬い対象物の認識に関する主な問題は、照度変化およびオクルージョンの不変性と同様に、変換、スケールおよび三次元回転の不変性である。本発明によれば、分類は、身体近接空間内だけで実施され、それらの不変性要件は大幅に低減される。変換不変性は身体近接空間内の三次元物体（3D blob）を固視する注視制御によって確立され、スケール不変性を向上させるために奥行き情報が使用される。奥行きの領域は特定の範囲に限られるので、生じるサイズ変化は、特定の間隔に制限される。分類器自体によって確立されなければならない主要な不変性は、３Ｄ回転、照度変化、オクルージョン、ならびに視差信号の固有の変動によって生じる残りの位置およびサイズ変動である。
【００３４】
本発明の適用：対象物の認識
本発明は、身体近接空間と呼ばれる事前定義された奥行き間隔内の対象物に分類が制限される、ビューベースの対象物認識手法を提案する。基礎となる対象物の仮定は視差マップ内の分離された三次元物体であり、この視差マップは、物体を中心とする関心領域（ＲＯＩ）の計算のためにセグメント化され、使用される。ＲＯＩのサイズは、対象物の粗いサイズの正規化を得るために物体の平均視差から計算される、推定された距離に依存する。視差物体（disparity blob）を使用すると、前節で指摘した認識システムの不変性の要件が簡略化される。分類器の現在の出力は、ある信頼度を伴う認識された対象物の識別である。分類は、認識される１組の対象物を提示することによって完全に学習される。それは、一般的なシステムを学習によってある具体的なタスクを解決するように調整することの一例を表している。
【００３５】
対象物認識モジュールはたとえば、人間の視覚システムの腹側経路（ventral pathway）内の階層処理に類似の戦略を使用した生物学的動機付けによる処理アーキテクチャ（H. Wersing and E．Korner, “Learning optimized features for hierarchical models of invariant recognition”, Neural Computation, Vol.15, No.7, pp.1559-1588, 2003にて提案された）に基づき得る。このモデル内では、一般的な階層特徴を判断するために、教師なしの学習が使用される。一般的な階層特徴は、局所的なシフトおよび小さい回転のような局所的な不変性変化に関して任意の対象物をロバストに表現するのに適している。対象物固有の学習は、階層の最も高いレベルでしか実施されない。これによって、ロバスト性を達成するため大量の訓練データを必要とする他の汎用の統計分類器と比べて、学習の強力な迅速化が可能になる。階層の入力は、身体近接空間内の視差物体（disparity blob）を使用して左カメラ画像から得られる関心領域（ＲＯＩ）である。このＲＯＩは、定義されたサイズにスケーリングされ、以下の計算段階のための色入力画像を提供する。処理階層は、重み分配（weight-sharing）（K. Fukushima, “Neocognitron: A hierarchical neural network capable of visual pattern recognition”, Neural Networks, Vol.1, pp.119-130, 1988を参照）、ならびに連続した特徴感知およびプーリング段階（pooling stage）（詳細については、図３およびH. Wersing and E. Kornerの文献を参照）を伴うフィードフォワード・アーキテクチャとして実装される。
【００３６】
複合特徴層（Ｃ２）の特徴マップの出力は、元のピクセル画像より高いロバストネスを有するより強力なビューベース抽象化を達成する高次元の一般的な対象物表現をもたらす。結果として生じるＣ２出力を用いた入力画像の分類は、いわゆるビュー調整された（view-tuned）ニューロンによって最後のＳ３層で行われ、このニューロンは、訓練集合のＣ２活性化ベクトルに基づいて、各対象物の線形識別器の教師あり勾配ベース学習によって得られる。
【００３７】
ここで考慮する設定では、認識される対象物の追加のセグメント化は実施されない。訓練は、背景が変化する２０個の異なる対象物を示すことによって行われ、学習アルゴリズムが関連性のある対象物構造を自動的に抽出し、周囲の不要物を無視することが見込まれる。この認識手法の一般性を示すために、番号カード、手振り、玩具および家庭用品など、それぞれ異なるタイプの視覚対象物クラスを使用する。訓練の結果および詳細については、実験の節で示す。
【００３８】
実験
実験のために、図２に示すような人体寸法（anthropometric）を備えたステレオ・カメラ・ヘッドが使用された。それは、パンおよびチルトの自由度を有し、肩上の目の構造を表すものである。
【００３９】
認識システムの訓練は、相互作用（interaction）の範囲内に２０個の異なる対象物を示し、各対象物について６００個の訓練ビューを収集することによって行われた。対象物の集合は、１１個の符号カード（わずかな回転偏差（最大２０度）のみ）、２つの手振り、および自由に回転される７つの対象物（図４参照）からなる。さらなる変化を得るために、訓練は２人によって行われる。視差信号の固有の変動により、対象物は入力画像内で粗く中央に置かれるにすぎず、サイズは約±２０％変化する。さらに、除去訓練（rejection training）のために他の対象物の１０００個のビューが収集される。１３０００ビューのこの訓練集合のため、対応するＣ２活性化が（５３×１８×１８＝１７１７２の次元で）計算され、このＳ３のビュー調整ニューロンは、Ｃ２特徴空間内の各対象物の線形識別器として訓練される（図３参照）。
【００４０】
この訓練には約３０分を要する。認識モデルの一般化パフォーマンスを調査するために、訓練に参加しなかった第三者を用いた１組の独立したテスト・ビューが記録された。各対象物についての１００画像に加えて除去用の追加の１０００個の不要物画像が収集された。テスト集合に対する訓練された認識システムの結果はＲＯＣプロットの形で示され、このＲＯＣプロットは、偽陽性（false positive）（対象物と識別される不要物）と偽陰性（false negative）（不要物として誤って拒否される対象物）の間のトレードオフを示すものである。プロットは、認識しきい値を低い値から高い値へと調整することによって各対象物について取得される。ほとんどすべての対象物について、偽陽性と偽陰性が等しいある点において５％未満の検出誤りが達成される。唯一の諸例外は、缶（２０％）、玩具ＡＳＩＭＯロボット（８％）および金属コーヒ缶（７％）である。最大限活性化されたビュー調整ニューロンのクラスが分類器出力として割り振られる場合、全体的な分類誤りは７．２％である。
【００４１】
対象物の多様性、およびアーキテクチャの訓練のためにセグメント化情報が使用されなかったことを考慮すると、これは非常によい結果である。かなり類似した対象物が拒否のセット中に含められ、検出タスクがますます難しくなることにも留意されたい。また、基準の比較は、次元１４４×１４４×３の元のＲＧＢ画像を使用し、またすべてのラベル付けされた１２０００個の訓練画像を含むテスト画像を分類するため最近隣の分類器を使用して実施された。
【００４２】
平易な元の画像データを使用すると、全体的な最近隣の分類誤りは７７．５％である。これは、対象物の外観を一般的かつロバストなやり方で表すための階層Ｃ２特徴表現の利点を強調している。
【００４３】
利点
本発明は、対象物認識を、能動的であり注意の行き届いたシステムに統合する。このシステムは、（たとえばカメラをパンおよびチルト方向に移動することによって）顕著な物体に焦点を当てる。顕著性は、複数のチャネルからのものが組み合わせられる。これらは、たとえば色、動き、コントラスト、奥行きである。チャネルの重み付けは、システムのタスクに従って行われ、劇的に変化し得る。ユーザは、対象物を移動し、信号を動きチャネルに取り入れることによってシステムの注意を引くことができる。
【００４４】
注意を引くことの別の可能性、ここでは特徴の区別は、対象物を空間における事前定義された特定の体積内に対象物を置くことである。それは、カメラの特定の画角にわたって広がり、また奥行きの非常に近い範囲から、人間ユーザの自然の対話範囲の終わりに及ぶ。このシステムは、いずれかの顕著な物体が身体近接空間内にあるかどうかを分析する。これらのプロブの外にシステムは、最も近いものに焦点を当てる。選択された領域は、パターン認識システムへと進められる。したがって、認識は、制限されたスケールのシフトだけに対処する必要があり、空間のシフトにはほとんど対処しない。どの対象物が認識されなければならないかの選択は、顕著性のチャネルの重みを変更することによって劇的に影響を受け得る。
【００４５】
本願に添付した図面の詳細な説明は以下の通りである。
【００４６】
図１は、システムの概要を示す図である。
【００４７】
図２は、システム正面の空間の視覚化を示す図である。
【００４８】
図３は、物体認識モデルを示す図である。視差計算に基づいて、対話範囲内の物体のまわりの関心領域（ＲＯＩ）が抽出され、サイズ１４４×１４４画素の入力カラー画像を提供するようにサイズが正規化される。まず、特徴階層内で形状および色処理が分離され、次いでビューベースの物体表現に融合される。色を感知しない形状の経路では、第１の特徴マッチング段階Ｓ１が、符号を感知しない初期線形ガボール・フィルタ（Gabor filter）の方位の推定、同じ位置の特徴間の勝者優位型（Winner-Take-Most）機構、および最終的なしきい値関数を計算する。Ｃ１層は、ガウス（Gaussian）受容野およびシグモイド非線形性を使用して３６×３６解像度までプーリングによってＳ１特徴をサブサンプリングする。中間層Ｓ２内の５０個の特徴は、スパース・コーディングによって訓練され、前層の面の特徴の局所的な組合せに感知しやすい。Ｃ２層の第２のプーリング段階は、再び空間統合を実施し、解像度を１８×１８に低減する。色の経路は、Ｃ２特徴マップに追加される個々のＲＧＢチャネルのダウンサンプリングされた３つの１８×１８マップからなる。分類は、特定の物体の高次元Ｃ２アクティブ化パターンを感知し、また教師ありの学習によって訓練されるＳ３層のビュー調整ニューロンに基づく。
【００４９】
図４は、認識モデルのための訓練およびテスト・データを示す図である。図４の各項目の内容は以下の通りである。
【００５０】
ａ）除去用の訓練画像
ｂ）身振りおよび物体の回転変化
ｃ）２０個のすべて異なる物体。符号カードはすべての軸のまわりを約２０度だけ回転されている。
ｄ）テスト集合からの例
【００５１】
図５は、テスト・データに対する物体検出のパフォーマンスを示す図である。３つの物体を除いてすべての物体が、偽陽性率（物体と分類される不要物）と偽陰性率（不要物と分類される物体）が等しい点において、５％未満の誤りで認識され得る。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実装のブロック図である。
【図２】概略的な適用モデルを示す図である。
【図３】パターン認識モデルを示す図である。
【図４】認識モデルの訓練を示す図である。
【図５】対象物認識の枠組み内の本発明の使用のパフォーマンスを示す図である。
【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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