情報処理学会第 79 回全国大会

1D-03

小型イメージング LIDAR と DCNN による位置姿勢推定
伊藤誠悟

平塚誠良

太田充彦

松原弘幸

小川勝

株式会社豊田中央研究所

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はじめに
近年，消費者とサプライチェーンをつなぐ Indus-try4.0 の提唱とともに，製造，物流でのデジタル改革に関連する研究開発が活発に進められている．Industry4.0
における構成技術要素の一つとして，AGV（AutomaticGuided Vechicle）技術がある．AGV では，集荷場および目的地までの自律移動技術の実現が特に重要である．本報告では，自律移動技術における位置姿勢推定(a) 試作イメージング LIDARに関して，我々が研究している高感度受光素子 SPADを用いた小型イメージング LIDAR（SPAD LIDAR）[1] と DCNN（Deep Convolutional Neural Network）
を用いた手法の検討および評価を行う．

2(b) 距離データ（左），背景光データ（中），反射強度データ（右）図 1: LIDAR 外観 (a) と各種出力データ (b)SPAD LIDAR

SPAD LIDAR [1] とは，TOF（Time Of Flight）方式に基づく測距センサである．市販車への搭載を狙い，高感度受光素子 SPAD (Single-Photon Avalanche Diode)

3SPAD DCNNSPAD DCNN は，SPAD LIDAR から得られる距離の技術 [2] [3] をコアに小型・低コストのイメージング

データ，背景光データ，反射強度データの 3 チャンネ

LIDAR 技術の研究を進め，202 × 96 画素の距離デー
タを 10fps で出力する手のひらサイズの試作機を完成させた（図 1(a)）．受光部として，受光画素と信号処無および位置姿勢を出力する．出力は Deep Convolutional Neural Network [5] を用いて推定する．SPAD

理回路を同一 LSI に実装した CMOS センサチップを製作することにより，幅 67mm ×高さ 73mm ×奥行177mm の小型化を実現している．出力データとしては対象までの距離データ，環境の背景光データ，反射強度データが取得できる（図 1（b））．センサドライバはROS（Robot Operating System）[4] に対応しており，出力データは ROS 標準のデータ形式で取得できる．その他の主要諸元としては，視野角 55x9 ，距離解像度°ルデータを入力とし，ある環境における対象の存在有

DCNN のアーキテクチャを図 2 に示す．SPAD LIDARと DCNN を用いた位置姿勢推定の基本性能確認のため，本報告では畳み込み・プーリング層が 3 層（conv1〜conv3 および pool1〜pool3），全結合層が 2 層（fc1，fc2）のプレーンネットワークとした．出力層は分類問題の解を出力するための層と回帰問題の解を出力するための層が並列に存在する．
分類問題と回帰問題を同時に解くマルチタスク問題の誤差関数として Ross らの方法 [6] [7] を用いた．式

は短距離モード時で約 0.035m である．

(1) に誤差関数を示す．
Loss = Lcls (p, u) + λ[u ≥ 1]Lreg (tu , v),

Localization Method based on Small Imaging LIDARand DCNN
Seigo Ito, Shigeyoshi Hiratsuka, Ohta Mitsuhiko, Matsubara
Hiroyuki, and Ogawa Masaru
TOYOTA CENTRAL R&D LABS., INC.
480-1192, Aichi, Japan
seigo@mosk.tytlabs.co.jp

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(1)

Lcls (p, u) は分類問題における真のクラス u に対する推定クラスの誤差，Lreg (tu , v) は真の状態 v =(x, y, z, qx, qy, qz, zw) に対する推定状態 tu の誤差である．真の状態 v および推定状態 tu は位置 3 次元，姿Copyright 2017 Information Processing Society of Japan.
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図 2: アーキテクチャ

勢 4 次元の 7 次元で構成する．Lreg は u ≥ 1，すなわ

図 3: 位置推定誤差

ち対象が存在する場合のみ誤差を計算する．λ は分類誤差と回帰誤差との間のスケーリングファクターである．

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まとめ

4評価

本稿では，SPAD LIDAR と DCNN を用いた位置姿

4.1

設定

勢推定に関して基本性能評価を実施し，屋内実験環境

SPAD DCNN を TensorFlow[8] を用いて実装し評価した．TensorFlow とは Google が開発・公開しているで類似経路を走行した場合の DCNN による位置推定機械学習のためのライブラリである．実験データ取得

離解像度は短距離モード時では約 0.035m であるため，は SPAD LIDAR を小型移動体に搭載しデータを 10Hz

位置推定誤差の改善が必要な場合はハード・ソフト両で取得しながら，同時にモーションキャプチャによる 3面からの改善を進める．今後は，多様な環境への対応

次元位置を 100Hz で取得する．モーションキャプチャのため SPAD DCNN に residual network [10] を適用には VICON 社製のシステムを用いた．SPAD DCNN

した SPAD residual DCNN の評価を進める．

誤差 (ATE) は 0.044m であった．SPAD LIDAR の距

モデル学習時は，モーションキャプチャから得られる3 次元位置を教師データとして用い，評価時は SPAD
LIDAR の出力データ（図 1（b））のみから 3 次元位置を推定する．教師データは AGV の想定移動経路を走行し異なる日時に複数のデータセットを取得した．

4.2

結果

図 3 に実験環境における位置推定誤差を示す．位置推
定誤差はモーションキャプチャによる計測を真値とした場合の SPAD DCNN 推定値との Absolute Trajectory

参考文献[1] 松原弘幸，”車載用小型イメージングレーザーレーダー”，第 41回光学シンポジウム，2016[2] C. Niclass, M. Soga, H. Matsubara, S. Kato, and M.
Kagami，”A 100m-range 10-frame/s 340x96-pixel timeof-flight depth sensor in 0.18 μ m CMOS”, IEEE Journalof Solid-State Circuits 48(2), p.559-572，2013[3] C. Niclass, M. Soga, H. Matsubara, M. Ogawa, and M.
Kagami : A 0.18 μ m CMOS SoC for a 100m-range 10frame/s 200x96-pixel time-of-flight depth sensor , ISSCC
Dig. Tech. Papers, pp. 488-489, 2013

Error（ATE）[9] とする．学習/評価には 3 種類のデータ[4] M. Quigley, et.al., ”ROS: An Open-Source Robot Operating System”, ICRA workshop, 2009.

セット DS1,DS2,DS3 を用いた．評価 A は DS1,DS2 を[5] 麻生英樹，他，”深層学習”，近代科学社，2015

訓練データ，DS3 をテストデータとした．同様に評価 B[6] R. Girshick, ”Fast-R-CNN”, arXiv:1504.08083v2, 2015.

は訓練データ DS2,DS3 およびテストデータ DS1，評価[7] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, ”Faster R-CNN:
Toward Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”, arXiv:1506.01497v3, 2015.

C は訓練データ DS1,DS3 およびテストデータ DS2 とした．結果，評価 A では ATE 平均 µA = 0.046，標準偏差 σA = 0.031，評価 B では µB = 0.044，σB = 0.022，
評価 C では µC = 0.041，σC = 0.025（単位：m）であった．SPAD LIDAR の距離解像度は短距離モード時では約 0.035m であるため，本結果は現状十分であると考えている．

[8] M. Abadi, et.al., ”TensorFlow:
Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems”,
arXiv:1603.04457, 2016.
[9] Sturm, J., Engelhard, N., Endres, F., Burgard, W. andCremers, D, ”A Benchmark for the Evaluation of RGB-D
SLAM Systems”, Proc. of the International Conference onIntelligent Robot Systems, 2012.
[10] K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, ”Deep Residual Learningfor Image Recognition”, arXiv:1512.03385, 2015.

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