 MI-Hough Forest 0(*Grasp Decision Using Exemplar-Based MI-Hough ForestÑ řƇǳ Ů ƈ,Ɔ Óë }ƈǳ 1 ¤\Ƈ,Ɔ  űĮƇ,Ɔ ĸQ ƇƆ
Yusuke MURAIƇ, Ryosuke OZEKIƈ, Yasutoshi MATSUURAƈ,Yuji YAMAUCHIƇ, Takayoshi YAMASHITAƇ and Hironobu FUJIYOSHIƇ
Ƈ: Ŧntǳ{ym@vision., hf@}cs.chubu.ac.jp
ƈ: ØďŒÿĲEĪàÜľǵ ÒƧǜǰǝǑǂǰǅǈǊǒǥƢƨǳǯǲǄƧŋŐƣ­±8vƧǚƼǠǪƼǰ3üƎƴƥƵǳ
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ƘƶǴƠĆƨǳǖǁǒƻǟǇǰǠǬƣƂƖƥƊŐ9ƦÊDƥǣǉǒƻǟǇǰǠǬƦƄƊũƮƣƥƶƳƋƦÇÀƘƶǴƠĆƨǳ­±Lıƥ ƣ­±ƢƐƥƊ Ǝƴǳ­±8vƦÊDƥǇǰ
ǠǬƦƄƊũƮƣƥƶƳƋƦÇÀƘƶǴũƮÇÀƦƳƵǳŐ9ƦÊDƥǇǰǠǬƣ­±8vƦÊDƥǇǰǠǬƹũŀƖƝèvÍƧÝĝƏƢƐƶƝưǳ­±8vƧeñƹĲEƦùƖǳǯǲǄƧŋŐƣ­±8vƹRÅƦĹƋƓƣƏLıƣƥƶǴ

1.

把持のための-)/,Ɔ hƢƧŦXť9ƲĤƮėơƧĲEGƧƝưƦǳ
ƩƴĬƐƖƝõ(ǳǯǲǄƣņŝ)ƹǮǢǑǔƺǲ
ǥƦƳƵ­±ƹƘƶǜǰǝǑǂǰǅǈǊǒǥƏ.ƕ
ƷơƊƶǴƓƧǜǰǝǑǂǰǅǈǊǒǥƦƍƒƶ3üƧêƷƨǳ_ 1(a)ƦĎƘƳƋƦǯǲǄƧŋŐǳŋŐƖƝǯǲǄƧU^ƧíõƧÊôƦƳƵ­±8v[1-7]ƹĹƋǴ­±8vƹĹƋƦƨǳ­±ƧzÄƕƹĻûƘƶƝưƧčúǧǓǬǳŴyõƹ ư­¸ƘƶƝưƧ 3 á,ǤǑǠǳǘǰǕƏǯǲǄƹ­±ƘƶƝưƦľƥŬƐĚƧǬǲǬƹƏĥƃąƦŇńƘƶǴ
_ 1(a)ƦĎƘƳƋƦǳ­±8vƧƝưƧíƀdƹ«ƦƳƵ¼ĎƘƶ ľƏƉƶǴƓƧƳƋƥíƀdƨǳǘǰǕàÝƧĔƂƦƳƵăƥƵǳmŮĜĚƧĽŷ
ƥàÝƣƥƶƬƤ¼ĎƏŸƖƊƣƊƋ[ƁƏƉƶǴƆ ÐČĖƢƨǳƓƷƴƧíƀdƧ¼Ďƹ ľƣƚ
ƙǳ_ 1(b)ƦĎƘƳƋƦ­±Lıƥ ƣ­±Lıƥ ƹƌǳǈǊǒǥƏǯǲǄƧŋŐƣ­±8vƹRÅƦĹƋƺǠǮǲǐƹ·ÙƘƶǴƓƷƦƳƵǳ
­±ƀdƧ¼ĎƏľƣƥƶƝưǳ¼ĎƧǆǊǔƹ<干渉領域

ルール設定が必要

入力画像

ワーク認識

把持判定

ワークの把持(a) 従来のワーク認識と把持判定

把持可能な事例 把持不可能な事例

ルールを自動獲得

入力画像

ワーク認識
把持判定

ワークの把持(b) 提案アプローチ_ 1 Ò«éƣ·ÙƺǠǮǲǐƧäŘîƘƶƓƣƏÌƢƐƶǴ·Ù«éƢƨǳǣǉǒƻǟǄǪǊƧǇǰǠǬƦƨǳ­±Lıƣ­±LıƣƊƋ
ǇǟǄǪǊƹĻûƖǳƓƧƳƋƥǇǰǠǬƹ.?Ɩơ¯ĐǡǲǊƧ Random Forest[8]ƹÝĝƘƶǴƓƧƣƐǳ
ǖǁǒƻǟǇǰǠǬƣƂƖƥƊŐ9ƦÊDƥǣǉ
ǒƻǟǇǰǠǬƣ­±8vƦÊDƥǇǰǠǬƹũŀ
ƖƝtįƹwûƘƶƝưƦǳtįǇǰǠǬƦ 2 ĔƂƧũƮƹ.ƘƶǴƠĆƨǳǖǁǒƻǟǇǰǠǬƣ

学習画像

把持判定に有効なサンプルに対して高い重みとなるように更新把持可能な事例

把持不可能な事例( ， ， )

( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)把持可能な事例

回転

識別に有効なサンプルに高い重みとなるように更新_ 2 ·Ù«éƧũƮƧŇń
ƂƖƥƊŐ9ƦÊDƥǣǉǒƻǟǇǰǠǬƦƄƊ
ũƮƣƥƶƳƋƦÇÀƘƶǴƠĆƨǳ­±Lıƥƣ­±Lıƥ Ǝƴǳ­±8vƦÊDƥǇǰ
ǠǬƦƄƊũƮƣƥƶƳƋƦÇÀƘƶǴƓƧƳƋƦ 2 ĔƂƧũƮƹþƊơtįƘƶƓƣƢǳŐ9ƦÊDƥǣ
ǉǒƻǟǇǰǠǬƣ­±8vƦÊDƥǇǰǠǬƹũ
ŀƖƝèvÍƹÝĝƘƶǴƓƷƦƳƵǳ­±8vƧeñƧĲEùƏƢƐƶƝưǳǯǲǄƧŋŐƣ­±8vƹRÅƦĹƋƓƣƏLıƣƥƶǴ

2.

Bag

( ， ，0°)( ， ，0°)( ， ，0°)

回転

ネガティブ
ネガティブサンプルとのポジティブ

学習サンプル13452Ɔ ·ÙƺǠǮǲǐƨǳíƀdƧ¼Ďƹ ľƣƚƙǳ­±Lıƥ ƣ­±Lıƥ ƹƌǳǈǊǒ
ǥƏǯǲǄƧŋŐƣ­±8vƹRÅƦwûƘƶǴƓ
ƷƹwûƘƶƝưƦǳ_ 2 ƦĎƘƳƋƦǳǣǉǒƻǟ
ǇǰǠǬƦ|ƖơǖǁǒƻǟǇǰǠǬƣƧ89ƦÊPDƥǇǰǠǬƪƧũƮ w ƣǳǣǉǒƻǟǄǪǊ1ƧǇǟǄǪǊƢƉƶ­±LıǇǰǠǬƣ­±LıǇ

回転

把持不可な事例
ポジティブ画像回転

非認識対象
ネガティブ画像_ 3 tįǇǰǠǬƧ©ƣ Bag ƧÝ©
O]ŗłƦƍƒƶā*ĭƎƴǅǫǑǕǇǰǠǫǰǅƦ
Ƴ Ƶ 6 Ƶ 4 Ɩ Ɲ ǚ Ǒ ǐ ā * xij ƹ þ Ɗ ơBagi = {xij , sij , cij , rij , oij } ƹ I $  © Ƙ ƶ Ǵ Ɠ Ɠ Ƣ ǳ i ƨBag ƧĂNǳ j ƨ Bagi ƦTƭƷƶǇǰǠǬƧĂNǳsij ƨǄǪǊǪǡǬƢƉƵǣǉǒƻǟǇǰǠǬƦƨ 1ǳǖǁǒƻǟǇǰǠǬƦƨ 0 ƹ>ƵơƶǴ cij ƨǣǉǒƻǟǄǪǊƧǇǟǄǪǊƧǪǡǬƢƉƵǳǇǟǄǪǊ
1(­±Lı)Ʀƨ 0ǳǇǟǄǪǊ 2(­±Lı)Ʀƨ 1
ƹ>ƵơƶƏǳǖǁǒƻǟǇǰǠǬƦƨ cij ƹŇvƖc∗ƥƊǴ rij ƨǚǑǐā*Ƨ6Ƶ4ƖĬƎƴõƧ 2 ĔƂƹě4ƘƶǴ w ƨǳ­±LıǇǰǠǬƦ

ƪƧƿǞǌǑǔǡǄǔǬǳ oij ƨā*Ƨ]ŗłƢ

ǰǠǬƧ­±8vƦÊDƥǇǰǠǬƪƧũƮ wc∗

1c|ƘƶũƮƹ w ǳ­±LǇǰǠǬƦ|ƘƶũƮc2

ƹ w ƣƘƶǴũƮƧě4ƦƨǳMI-Hough Forest[9]ƹµþƘƶǴMI-Hough Forest ƨǳHough Forest[10]Ʀ Multiple Instance Learning[11]ƧÖĤƮƹ.Ɩ
Ɲ«éƢƉƶǴƆ ƓƓƢƨƭƙǳ·Ù«éƧtįǇǰǠǬƧ©ÁéƦƠƊơŝƫǳáƦtįéƹŝƫƶǴ
2.1.
  Bag 
Ɔ _ 3 ƦĎƘƳƋƦǳtįā*Ǝƴ6Ƶ4ƖƝǚǑǐ
ā*ƹeƦ Bag ƹÝ©ƘƶƓƣƢtįǇǰǠǬƹ©ƘƶǴƭƙǳtįā*ƣƖơŋŐ|œƹTƯǣǉǒ
ƻǟā*ƣŋŐ|œƹTƭƥƊǖǁǒƻǟā*ƹvĮƘƶǴƓƧƣƐǳǣǉǒƻǟǄǪǊƦƨǳ­±Lıƣ­±LıƣƊƋǇǟǄǪǊƹĻûƘƶā*ƹþ¦ƘƶǴǇǟǄǪǊ 1 ƨ­±LıǳǇǟǄǪǊ 2 ƨ­±LıƣvĮƘƶǴƓƷƴƧā*Ǝƴ6Ƶ4ƖƝǚǑǐā*ƹeƦtįǇǰǠǬƹ©ƘƶǴ]ŗƖƝǯ
ǲǄƧŋŐƹLıƦƘƶƝưƦǳtįā*ƹƛƷƜƷ 360 ÁSƦ 1 ƙƠ]ŗƖƝā*ĭƹ©ƘƶǴƉƶǴƆ ǣǉǒƻǟǄǪǊƣǖǁǒƻǟǄǪǊƧ Bag ƨăƥƶÁéƢ©ƘƶǴǣǉǒƻǟǄǪǊƧ Bag ƨǳā*Ƨ]ŗł oij Ƨǣǉǒƻǟā*Ʀƍƒƶś(ƀdƎƴ6Ƶ4ƖƝǚǑǐā*ĭƹ Bag Ʀ.ƷƶƓƣƢ©ƘƶǴǖǁǒƻǟǄǪǊƧ Bag ƨǳũƮÇÀƧ|œlƢƉƶƝưǳǖǁǒƻǟā*Ǝƴ6Ƶ4ƖƝ 1 ÔƧǚǑǐā*ƹ Bag Ʀ.ƷƶƓƣƢ©ƘƶǴƛƖơǳtįǇǰǠǬƹǪǰǏǥǇǰǠǫǰǅƘƶƓƣƢǇǟǌǑǔƹĽ¾©ƖǳǇǟǌǑǔãƦèvÍƹÝĝƘƶǴ2.2.   
Ɔ 2 ĔƂƧũƮƹÇÀƘƶ·Ù«éƧtįŢēƹ_4 ƦĎƘǴƦtįƧOǊǒǑǠƧŉģƦƠƊơ
ŝƫƶǴ
Step1ǵ ũ Ʈ Ƨ 7 Ì G ǖǁǒƻǟǇǰǠǬƣƧ89PƦÊDƥǇǰǠǬƪƧũƮ wij ǳǣǉǒƻǟǄǪǊ1ƧǇǟǄǪǊƢƉƶ­±LıǇǰǠǬƣ­±LıǇǰǠǬƧ­±8vƦÊDƥǇǰǠǬƪƧũƮ
∗wijc ƹ 1 Ƣ7ÌGƘƶǴ

階層

ポジティブサンプル0

サブクラス2

サブクラス1
ネガティブサンプル

Bag

ランダム選択クラス尤度算出

1

<τ

分岐ノード

クラス尤度算出

2

テンプレート

Neg.
Pos.

D
末端ノード

Sub.1Sub.2

末端ノードのクラス割合_ 4 ·Ù«éƧtįŢē
Step2 ǵ 5  Ů ¾ Ƨ % ļ Ƨ  © Ð Č Ė Ƣ ƨ ǳ
Dominant Orientation Templates(DOT)[12]ƹeƦŇ
ńƖƝ5Ů¾[13]ƹþƊƶǴDOT ƨǳǌǬƣVƩƷƶªƀdãƦ©ƖƝFŨÁSǛǊǔǅǪǥƣǳǌǬƧāĢƧFŨÁSƦƳƵçưƶǴǌǬãƦ
8 ƠƧǜǰƹþ¦ƖǳFŨ¥gƹ 7 ƠƧǜǰƦ¯ĐƖǳƖƐƊ&3üƹƘƶƓƣƦƳƵ 2 &GƘƶǴÉǜǑǔƨǳǌǬƧāĢƧFŨÁSƏbćƢƉƶhP
ƨ 1ǳƛƷlƨ 0 ƦƘƶǴƂŮ¾ M ƹ(1)ƦvĮƘƶǴ"$ 0 if δ (V (x ) ⊗ V (T ))lijlM (xij ,T ) = ∑ #(1)1otherwise
Vl ( xij )∈xij $%V (T )∈Tl

Vl (xij ) ǳ Vl (T ) ƨƛƷƜƷ.?ǚǑǐā* xij ƣŝƘƶǒǰǠǭǲǔǚǑǐā* T ƧǌǬ l ƦƍƒƶDOT ƹĻƖơƊƶǴ δ ƨǓǬǎŮ¾ǳ ⊗ ƨ AND òěrƢƉƵǳ Vl (xij ) ǳ Vl (T ) Ƨ AND òěƹƖƝĦÕǳ
1 ǜǑǔƢƱ 1 ƣƥƶhPƦ 1 ƹŜƘǴ1 ƹŜƖƝǌǬ
Ƨ¾ƧĨWƏ xij ǳ T ƧƂƣƥƶǴ_ 5 5ǗǲǕƦƍƒƶǇǰǠǬƧ5Áé
Step3ǵ 5  Ů ¾ Ƨ ňĽ¾Ƨ5Ů¾%ļƎƴ
ÉŤƥƱƧƹèvƘƶƝưƦǳ(3)Ƨň Ů¾ƹþƊƶǴ(T, τ ) = argmin(U∗ ({xij | hT ,τ = 0}) +U∗ ({xij | hT ,τ = 1})) (3)T ,τƓƓƢǳ {xij | hT ,τ = 0} ƨƧrǗǲǕƦ5>ƕƷƝǇ
ǰǠǬŶPǳ {xij | hT ,τ = 1} ƨMƧrǗǲǕƦ5>ƕ
ƷƝǇǰǠǬŶPƢƉƶǴň Ů¾ U∗ ƨǳƧ 3ƠƧeñƹþ¦ƖǳèvÍƧŲ Ʀ¡Ɨơ 13 ƧeñƹſĂƦ6ƵÈƌƶǴ
Ɔ 1 ƠĆƨǳMƧrǗǲǕƦ5>ƖƝǇǰǠǬƧũ
ƮƐčúƹþƊơƾǰǔǮǝǲƹě4ƘƶƓƣƢǖ
ǁǒƻǟǇǰǠǬƣǣǉǒƻǟǇǰǠǬƧ5ƒƲƘƕƹ(4)ƦƳƵň ƘƶǴ

U1 (A) =| A | (−a ⋅ log a − (1− a)⋅ log(1− a)) Ɔ (4)ƓƓƢ A ƨOrǗǲǕƦ5ƖƝǇǰǠǬŶPǳ aƨǗǲǕƧũƮƐƧǣǉǒƻǟǇǰǠǬƧ>PƢƉ
Ƶǳ(5)ƦƳƵçưƶǴ

Ɔ 5Ů¾Ƨ%ļ h ƨǳtįǚǑǐā* xij ƣǒǰǠǭǲǔǚǑǐā* T ƣƧƂïvŮ¾ M ǳƖƐƊ& τ ƦƳƵ(2)ƧƳƋƦvĮƘƶǴ

!# 0 if M (x ,T ) < τij
hT ,τ (xij ,T ) = "(2)#$ 1 otherwiseǒǰǠǭǲǔǚǑǐā* T ƨ5ǗǲǕƦƍƒƶǣǉǒƻǟǇǰǠǬĭƎƴť°ƕƷƶǴ_ 5 ƦĎƘƳƋƦ
tįǚǑǐā* xij ƨǳǒǰǠǭǲǔǚǑǐā* T ƣƧƂƏƖƐƊ& τ ƧhPƨƧrǗǲǕǳƛƷlƧhPƨMƧrǗǲǕƦ5ƕƚƶǴǒǰ
ǠǭǲǔǚǑǐā* T ƣƖƐƊ& τ ƹǪǰǏǥƢť°Ƙƶ3üƹīƵŜƘƓƣƦƳƵĽ¾Ƨ%ļƹ©ƘƶǴ∑ w

Pijw P ∈A∧sij =1a = ij

∑w

Pij

Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (5)wijP ∈AƆ 2 ƠĆƨǳMƧrǗǲǕƦ5>ƖƝǣǉǒƻǟǇ
ǰǠǬ1ƧǇǟǄǪǊ 1 ƣǇǟǄǪǊ 2 ƧǇǰǠǬƧ5ƒƲƘƕƹň ƘƶǴ B = {A | sij = 1} ƢƉƵǳ BƨǣǉǒƻǟǇǰǠǬƧƮƧŶPƣƥƶǴ

U 2 (B) =| B | (−b ⋅ log b − (1− b)⋅ log(1− b)) Ɔ (6)(6)Ƨň ƨǳǇǟǄǪǊŭƢƂƖơƊƶǇǰǠ
ǬƣƂƖơƊƥƊǇǰǠǬƹ5ƒƶƝưƦþƊƶǴ
ǖǁǒƻǟǇǰǠǬƖƎTƭƷơƊƥƊǗǲǕƎƴƨc∗vĮƘƶǴ pij ƏƄƊ&ƢƉƶƬƤǇǟǄǪǊŭƢö
：低い：低い：低い：低い：低い：低い：高い：高い：高い：高い：高い：高いąǳƊ&ƢƉƶƬƤǇǟǄǪǊŭƢƂƘƶǇǰǠǬƏs`ƖơƊƶLı£ƏƄƊƓƣƹĻƖơƊƶǴ
Ɔ Bag ƧǄǪǊ pi ƨ Bag ƦƘƶǇǰǠǬƧǄǪǊƹþƊơ(11)ƳƵńěƘƶǴ(a) ポジティブ，ネガティブ間の重みpi = ∏ pij∗ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (11)j∈i(b) サブクラス 1，サブクラス 2 間の重み

_ 6 ·Ù«éƦƳƶtįǇǰǠǬƧũƮƒrǗǲǕƹ©ƖƥƊƝưǳ(6)Ƨň ƏŤþƕƷƶƓƣƨƥƊǴƓƓƢ b ƨǗǲǕƧũƮƐƧǇǟǄǪ
Ǌ 1 Ƨ>PƢƉƵǳ(7)ƦƳƵçưƶǴ
∗b=

∑

wijc

wijc ∈ B∧cij =1c∗ij∑wƓƷƦƳƵǳǄǪǊƏƊǇǰǠǬƏmƑTƭƷ
P

ơƊƶ Bag ƧǄǪǊƏƑƥƶǴƛƖơǳũƮ wij ǳ∗

wijc ƨ(12)ƦƳƵçưƶǴ
wij∗ = pi ⋅ pij∗ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (12)∗ÉƦǳèvÍƧŲƆ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (7)ƹ d ǳŲ

ǲǕƦTƭƷƶǇǰǠǬŶPƹ SĿGƹ(13)ǳ(14)ƦƳƵĹƋǴ

∗wijc ∈ B

wijP

wijP =Ɔ 3 ƠĆƨǳǚǑǐā*Ƨ6Ƶ4ƖĬƧƩƴƠƐƹ
(8)ƦƳƵň ƘƶǴ∑w

Pij

U3 (B) = ∑ (rij − rB ) Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (8)w =rB ƨƿǞǌǑǔǡǄǔǬ rij Ƨa&ƢƉƶƝưǳ U3Pc∗

Pc∗

wijcc∗
ijrij ∈BƮ wij ǳ wij 0ƦǇǰǠǬƧǄǪǊ pij ǳ pij ƣƣƖơǳũƮƧâƆ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (13)wijP ∈A2ƨƿǞǌǑǔǡǄǔǬƧ5½ƦĈƘƶǴ
Step4ǵǇ ǰǠ Ǭ Ƨ ũ Ʈ Ç À ũƮƧÇÀƨèvÍ
ƧŲ d Ʀƍƒƶ/ơƧ5ǗǲǕƹ©ƖƝƦĹƊǳÇÀ|œƨǣǉǒƻǟǇǰǠǬƧƮƣƘƶǴũd Ƨ/ơƧ5Ǘ
(d )

∗c∗
ij

∑w

Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (14)∗wijc ∈BP_ 6(a)ƦĎƘƳƋƦǇǰǠǬƧǄǪǊ pij Ƨ&ƏĨƗơƑǳƛƧĦÕ Bag ƧǄǪǊ pi Ƨ&ƏƊhPǳƛƧOǇǰǠǬƨǖǁǒƻǟǇǰǠǬƣƧƂƏƄƊǇǰǠǬƣƖơ Bag ƧǇǰǠǬƧũPBag ƧǄǪǊ pi ƦƳƵçưƶǴ pij ǳ pij ƨƛƷƜƮ wij ƨîƘƶǴƭƝǳ_ 6(b)ƦĎƘƳƋƦǇǰǠ

Ʒ(9)ǳ(10)ƳƵçưƶǴ

ǬƧǄǪǊ pij Ƨ&ƏĨƗơƑǳƛƧĦÕ Bag1Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (9)1+ exp(1− F(xij ))Ů¾ F ƨ F(xij ) = 2 a −1 ƣvĮƘƶǴǇǰǠǬƧǄ

ƧǄǪǊ pi Ƨ&ƏƊhPǳƛƧOǇǰǠǬƨPc∗c∗

pijP =PǪǊ pij ƏƄƊ&ƢƉƶƬƤŋŐ|œǳƊ&ƢƉƶƬƤżŋŐ|œƢƉƶLı£ƏƄƊƓƣƹĻ
ƖơƊƶǴ∗

pijc =1
Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ (10)1+ exp(1− G(xij ))Ů¾ G ƨǇǟǄǪǊ 1 ƣǇǟǄǪǊ 2 Ʀ|Ɩơ 2 ĔƂc1þ¦ƘƶǴǇǟǄǪǊ 1 Ʀ|Ɩơ pij ƹçưƶƝưƧ
Ů¾ Gc1 ƨ Gc1 (xij ) = 2b −1 ǳǇǟǄǪǊ 2 Ʀ|Ɩơc2ij ƹçưƶƝưƧŮ¾pGc1 ƨ Gc2 (xij ) = 2b −1 ƣǇǟǄǪǊŭƧƂƏƄƊǇǰǠǬƣƖơ Bag c∗ƧǇǰǠǬƧũƮ wij ƨîƘƶǴÁǳöąƥPc∗ǇǰǠǬƧũƮ wij ǳ wij ƨSƖǳũóąƦtį
ƹĹƋǴ
Step5ǵStep2 Step4 Ƨ ī ƵŜ Ɩ Step2 Step4 ƧǗǲǕƧ©ƣũƮÇÀƹ²vƖƝìƕ D ƦţƘƶƎǳ
ƱƖƑƨǇǰǠǬ¾Əv¾ÎðƦƥƶƭƢīƵŜƘǴŲ ƏìƑƥƶƦƠƷǳũƮƏƊǇǰǠǬƧžƹîƖƝ5Ýšƹ±ƠèvÍƏÝĝƕƷƶǴ
Step6ǵÏ Ę Ǘǲ ǕƧ  © ÏĘǗǲǕ l Ʀƨǳ_ 7 Ʀ(0)ĎƘƳƋƦǣǉǒƻǟǇǰǠǬƧ>P Qt,l = a ǳǇǟ(1)ǄǪǊ 1 Ƨ>P Qt,l = b ǳǇǟǄǪǊ 2 Ƨ>Pポジティブ画像

回転角
2°

1°

1°

ロボットハンドカメラ

ワーク

オフセットベクトル
重み
重み

実験環境

重み

Sub.1 Sub.2

クラス割合_ 7 ÏĘǗǲǕƧ¥g360 度

把持不可能

入力画像

θ ƨǳ]ŗł o Ʀ|¡Ƙƶ¯ĐŽƢƉƶǴ¯Đ3üƹèvÍƧÐ¾5ĹƊħPƘƶƓƣƢǳǤǑǠV ƹƶƓƣƏƢƐƶǴ
(i)Vθ(i), p+Rij = ∑ Qt,l Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ Ɔ

0度

パッチ画像切り出し

ワークの認識識別学習画像_ 9 wƃýiƣtįƦþƊƝ ƎƴƿǞǌǑǔǡǄǔǬ R t,l ƦSƎƊƹ¯ĐƘƶǴPositive Negative

尤度マップへ投票

ネガティブ画像
把持不可

ワーク 10°把持可能

ワーク 2末端ノード

ロボットアーム把持可能_ 8 ·Ù«éƧŋŐŢē
(2)t,l

Q = 1− b ǳƿǞǌǑǔǡǄǔǬ R t,l = rij ǳ]ŗłOt,l = oij ƹ!sƘƶǴƓƓƢǳ t ƨèvÍƧĂNǳ lƨÏĘǗǲǕƧĂNƢƉƶǴƆ ƦƳƵèvÍƹÝĝƘƶƓƣƢǳŲ ƏìƑƥƶƦǖǁǒƻǟǇǰǠǬƲǇǟǄǪǊŭƢƂƖơƊƶǇǰǠǬƧũƮƹĲEąƦƑƘƶƓƣƏƢƐ
ƶǴ
2.3. !"#Ɔ ǯǲǄƧŋŐƣ­±8vƹĹƋ·Ù«éƧŋŐŢ
ēƹ_ 8 ƦĎƘǴƦŉƖƊ3üƹŝƫƶǴ
2.3.1.  Ɔ tįƖƝèvÍƹþƊƝ¯Đ3üƦƳƵĹƋǴ¯ĐƧųƦƨǳ]ŗł θ ãƦ.?ā*ƣRƗǇƼǋƧ¯ĐŽƹþ¦Ɩơ 3 á,ǤǑǠƹÝ©ƘƶǴƕƴƦǳǤǑǠƧ 1 ƠƧßƦƨǳǣǉǒƻǟǄǪǊǳ
ǇǟǄǪǊ 1ǳǇǟǄǪǊ 2 Ƨ¯ĐþƦ 3 ƠƧǜǰ i ƹþ¦ƘƶǴƓƓƢǳǣǉǒƻǟǇǰǠǬƨ i = 0 ǳǇǟ
ǄǪǊ 1 ƨ i = 1 ǳǇǟǄǪǊ 2 ƨ i = 2 Ƨǜǰƪ¯ĐƹƘƶǴ.?ā*ƧĬ p Ǝƴ6Ƶ4ƖƝǚǑǐā*x ƹèvÍ t Ʀ.?ƘƶƣǳÏĘǗǲǕ l Ʀ:ţƘƶǴƛƖơǳÏĘǗǲǕ l Ʀ!sƕƷơƊƶǣǉǒƻǟǇǰ
(0)(1)
ǠǬƧ>P Qt,l ǳǇǟǄǪǊ 1 Ƨ>P Qt,l ǳǇǟǄǪ(2)Ǌ 2 Ƨ>P Qt,l ǳƿǞǌǑǔǡǄǔǬ R t,l ǳ]ŗł Ot,lƹƶƓƣƏƢƐƶǴƛƖơǳ(15)ƹþƊơǳĬ p

Ɔ Ɔ (15)tƆ ©ƖƝǤǑǠƦ|ƖơǳƧ«ſƦƳƵǯ
ǲǄƧŋŐƹĹƋǴ
1Ǵ¯ĐŽ θ ƦƍƊơªƀdƹŖ×
2ǴªƀdƔƣƦ¯Đ&ƧĨWƹçưƶ
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把持可能

ポジティブ

把持不可

把持不可能

ワーク 1

回転把持可能中心重みマップ

ワーク 1高い

重み

ワーク 2

重みマップ

ワーク 2低い_ 10 ň ā*]ŗƦ|Ɩơƨ]ŗkGƕƚƝƣƐƧ]ŗłǳ­±8vƦ|ƖơƨǮǢǑǔǘǰǕƧ²Əġ 2cm ƧƝưǳ2cm 1ƦǯǲǄƏs`ƘƶhPƨ­±LıǳƛƷlƨ­±LıƣƖơ«EƢâŃǓǲǎƹƌƝǴň wƃƢƨǳā*ƦŨĬƖƝǯǲǄƹŋŐƖ
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把持可能なワーク

把持不可能なワーク

把持可能サンプルからの投票の割合
把持可能サンプルからの投票の割合
10.8
0.6
0.4
0.2
0シーン 1

1
0.8
0.6
0.4
0.2
01
0.8
0.6
0.4
0.2
01
0.8
0.6
0.4
0.2
0

シーン 2

1
0.8
0.6
0.4
0.2
01
0.8
0.6
0.4
0.2
01
0.8
0.6
0.4
0.2
0

シーン 3

1
0.8
0.6
0.4
0.2
01
0.8
0.6
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0

1
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0.4
0.2
0

シーン 4

1
0.8
0.6
0.4
0.2
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0.8
0.6
0.4
0.2
0

シーン 5

1
0.8
0.6
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0
1
0.8
0.6
0.4
0.2
01
0.8
0.6
0.4
0.2
0

シーン画像

尤度マップ ( ポジティブ )_ 12 ŋŐƣǤǑǠ

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

Sub1 Sub2

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Sub1 Sub2

Sub1 Sub2