自律移動ロボットにおける人物追跡の研究
中野 広樹
知能情報工学講座（指導教員渡邊睦教授）

めに人物追跡モードへ変わる．

1 はじめに近年，ロボット技術の進歩は大変目覚しく医療・娯楽

2.1 Condensation
Condensation とは時系列ベイズフィルタの一種であなどさまざまな分野において活躍を見ることができる．

る．時系列ベイズフィルタは，過去の情報と現在の観

しかし，生活におけるサービスロボットのように人間に測情報から現在の状態推定を行うフィルタであり，「思より身近な環境におけるロボットはまだ研究の途中と考い込み」や「経験に基づく」処理を行うのに利用可能えられる．今後考えられる生活におけるサービスロボッ

だが，正直に計算するのは困難な部分がある．そこで

トの例としてスーパーマーケットの自動買い物かごカー
トが挙げられる．このようなロボットにおいては人物をCondenation ではこの部分を，分布を仮説群 (パーティ(n)(n)クル)st とその重み πt で近似することで，計算可能自律的に追跡するという機能が重要である．また移動ロにした手法ある．

ボットによる人物追跡に当り，使用環境に依存しない追パーティクルに適用されるプロセスは次の 4 つの部分跡するためにはセンサとしてロボットに搭載したカメラから構成される（図 2）．このプロセスの繰り返しによっを利用することが有効である．て追跡が実現される．

ロボットビジョンからロボット座標系における人物位置決定あたって，カメラを下向きにつけて人物の下端からロボット座標系における人物位置を決定する手法を考えた [1][2]．人物の下端を見つけるにあたり画面上では足を追跡する必要性がある．しかし，足は 2 本あるので左右の足を分別せず追跡するのは追跡失敗の原因となる．

1. 移動モデルに基づいたパーティクルの移動（予測）2. ランダムサンプリングのためのパーティクルの拡散(n)3. 観測結果からの重み（尤度）πt の算出
4. 重みに基づいたパーティクル配置の調整
2.2

追跡人物決定モード

エッジ背景差分により人物の進入検知を行う．人物のそこで本研究では，両足分離追跡のために画像から人進入が検知されたらグレースケール背景差分とエッジ物の両足を分離する線（以下両足分離線と呼ぶ）を見つ背景差分の結果から人物領域を決定し，人物特徴としける手法について考える．次に分離した両足についてそて RGB 空間における人物領域のヒストグラムを作成す

れぞれ追跡をしていく手法を考え，そこから人物の下端る．次に人物領域の x 軸への累積投射を利用して両足を見つける手法を考える．最後に一連の流れを実装し，分割線探索を行う．その後，Condensation による両足手法を検証し有効性を検証した．の追跡を行う．

2.3

2 追跡手法人物追跡モード

人物特徴のヒストグラムから画面内における色空間

本研究では人物の追跡に当り，画像内において両足からの人物存在確率 Pcolor (X = (X x X y )T ) を算出すを分割して追跡するためにそれぞれ独立した 2 つのる．次にパーティクルの尤度 π (n) として Pcolor (s(n) )Condensation[3] による追跡を利用した．

を与えておき，そこから人物存在位置の期待値 E(X)

また，追跡にために「追跡人物決定モード」「人物追跡モード」の 2 つのモードを作った（図 1）．追跡人物決定モードではロボットが停止した状態で人物進入検知・追跡人物の特徴取得を行う．人物追跡モードではロボット㫇㫆㫊㫋㪼㫉㫀㫆㫉は移動しながら人物存在確率の算出・ロボットに対する㪻㫉㫀㪽㫋

人物位置の観測を行う．通常は追跡人物決定モードで待㪻㫀㪽㪽㫌㫊㪼㫇㫉㫀㫆㫉

機しておき，人物を検知したら，その人物を追跡するた㫆㪹㫊㪼㫉㫍㪼
ಣℂ㐿ᆎㅊ〔ੱ‛᳿ቯ䊝䊷䊄㫇㫆㫊㫋㪼㫉㫀㫆㫉㫉㪼㫊㪸㫄㫇㫃㪼ੱ‛ㅊ〔䊝䊷䊄

図1

処理のフローチャート

図 2 Condensation Update プロセスの模式図を算出する．そこから人物存在位置の期待値から人物

1

2

3

4

56

存在確率 Pexp (X) を出す．そしてパーティクルの尤度

π (n) を
π (n) = Pcolor (s(n) ) ∗ Pexp (s(n) )(1)として与えておく．全てのパーティクルへ尤度が与えられたら，両足分全てのパーティクルの x 軸への累積投射を行い両足分割線の探索を行う．
両足分割線の探索が終わったら次に人物までの距離を出すために人物の下端の探索を行う．色空間からの人物存在確率 Pcolor (X) を全画素に対して算出する．次に両足分割線からの距離に応じた値と両足分割線のどちら側にあるか判断するための値 Pf oot (X) を出す．そこからパーティクルの尤度 π (n) として(n)(n)π (n) = Pcolor (st ) ∗ Pf oot (st )(2)を付与する．尤度を付与し終わったらそれぞれ右足用・左足用 Condensation の尤度を y 軸方向に投射し，その図3

追跡の様子

累積投射から，人物下端の大体の場所を決める．最後にその周辺のエッジを探索することにより，人物の足元を決定する．そこからディジタル画像座標系からロボット座標系への変換を透視投影カメラモデル・人物の下端は地面についていることを利用しロボット座標系におけ

4 考察
画像上での追跡性能・実空間でのロボットの追跡性能る人物位置を算出し，ロボットを移動させる．最後に両の面から考察を行う．

足それぞれの分離追跡のために，両足分割線からの左右■画像上での追跡性能

それぞれの足の存在確率と色空間からの人物存在確率

パーティクルの拡散によって対応しているが，線形予測

Pcolor (X) から尤度 π (n) をとして与えておき，パーティのための移動量を決める際，足が変な方向に移動した際クル数の調整，移動モデルにそってパーティクルを移動に予測が外れてしまい追跡に失敗してしまうことがあっさせ，拡散させ次の処理への準備をする．

た．対策としてはフィルタリングによる誤差減少が考え

3 実験

られる．また似た色が同じシーンになった場合に失敗す

現在予測を単純な線形予測 +ることがあった．これには予測を単純な線形予測だけで本手法をノート PC（CPU：Pentium4-3.6GHz，OS：WinXP）に VC++.NET に Intel CPU に最適化されるOpenCV ライブラリを利用して実装した．ロボットには ActivMedia 社製 Pioneer3 DX-8 を使用した．カメラには IEEE1394 カメラ（30 万画素）を利用した．
3.1 人物追跡実験はない別な予測法を使うことが対策として考えられる．
■実空間での追跡性能追跡の際，パーティクルは人物を追跡できているが，ロボットの移動が間に合わず見失ってしまうことがあった．これには移動の際にロボットに与えている速度のゲインをより追跡に即したものに変更することが対策として考えられる．

実験室 3・廊下 (情報棟 2F) で追跡実験を行った．追跡実験の様子を図 3 に示す．

3.2 実行結果

5 まとめ
移動ロボットとそれに搭載されたカメラを利用するこ

処理速度・画像上での追跡性能・実空間でのロボットとにより，Condensation を利用した両足分離追跡と人の追跡性能の結果を示す．

物位置予測に基づく人物位置推定を行い実空間上におい■処理速度 追跡人物決定モードで 25FPS（Frame Perて移動ロボットによる追跡する手法を提案した．そしてSecond），人物追跡モードで 16FPS となった．

実際の屋内環境において人物の追跡実験を行った結果か■画像上での追跡性能

ら提案手法が有効に働くことを示した．

上記の追跡とは別のシーケンスで画像上における両足下端の認識率を出した．両足それぞれの追跡性能は左足 94.9%（391（frame）/412（frame）），右足 63.5%（262/412）となった．
■実空間での追跡性能

追跡性能評価のために「直線」「カーブ」の 2 パターンの経路をとる追跡実験を行った．
直線経路での追跡性能は 83%（5(回)/6(回)），カーブを配した経路では 83%（5/6）となった．

参考文献[1] 中野広樹，下脇克友，片山明伯，渡邊睦: ”カルマンフィルタを用いた人
物位置予測に基づく自律移動ロボットの人物追跡システム” ，第 22 回
日本ロボット学会学術講演会予稿集 CD-ROM，3F15，2004．
[2] 中野広樹，下脇克友，片山明伯，渡邊睦: ”カルマンフィルタを用いた足位置予測に基づく人物追跡自律移動ロボットの研究”，情報処理学会研究報告 2004-CVIM-146，pp.9-16，2004．
[3] M.Isard，A.Blake: ”CONDENSATION - Conditional Density
Propagation for Visual Tracking” ，Internatinal Journal on
Computer Vision，29（1），pp.5-28，1998．