計測自動制御学会東北支部第246回研究集会（2008．11．19）
資料番号246−14

移動ロボットを対象とする明暗矩形特徴を用いた障害物検出システムに関する研究

AStudyonObstacleDetectionSystemuslngWhiteandBlack
RectangleFeaturesfbrRemoteMobileRobotO井坂茂愉太＋，′ト林義和＊＊，白井健二■■
OMoyutaIsaka，YbshikazuKdbayashiH，KenjiShirai鵬＊日本大学大学院，榊日本大学★GraduateSchool，NihonUmiversity，惰NihonUniversity
キーワード：移動ロボット（MobileRobot），矩形特徴（RectangleFeatures），障害物検出（ObstacleDetection）

連絡先：〒963−8642 福島県郡山市田村町徳定字中河原1番地
日本大学大学院工学研究科情報工学専攻生産システム工学研究井坂茂愉太，Th．：（024）956−8824，Fax：（024）956−8863，E・mail：moyutaJsaka＠ushiwaka．ce．nihon−u．aC．jp

1．緒言

2．障害物回避システムの♯成

ロボット技術はその飛躍的な進歩により，障害物回避システムの構成を図1に示す．

医療，福祉および危険な環境などの分野にお本システムは移動ロボットシステムと操作いて利用されている．また，高速インターネ用PCとから構成されている．移動ロボットットの普及により，短時間で大量の情報通信システムは移動ロボット，制御用PCおよびが可能になった．それにより，遠隔操作ロボ

PTZカメラから構成されている．操作用PC

ットの技術が進展し，様々な分野での活躍がは遠隔操作用GUIとジョイスティックから期待されている．そのひとつに，大学，オフ構成されている．制御用PCは遠隔操作機構

ィス，病院などの特定の施設を案内するナビを搭載しており，操作用PCとの通信には，ゲーションロボットがある．このロボットは，ソケット通信を用いたクライアント・サーバ

不特定多数の人間が往来する環境下で走行方式を採用している．このようにして，ネッする．ロボットの換作者は，多くの障害を回トワークを介した遠隔換作を実現している．

避させる必要がある．これは換作者にとって遠隔操作用GUIやジョイスティックの遠隔大きな負担となる．

操作は制御用PCを介して制御信号を，移動

本研究は，画像処理により遠隔操作ロボッ
トに障害物を検出させ，それを回避させるためのシステム開発を目的としている．

ロボット，PTZカメラに送信することにより行う．また，PTZカメラからロボット周辺の外部映像は15q）S（frame persecond）毎に更新し，遠隔操作用GUI上へその映像を表示している．PTZカメラを用いることに法である．これはロボットの移動のような環より，左右±1000，上下±600 の視野を取境変化に対応でき，静止物体の検出に有効で得している．ロボットの障害物の検出はPrZある．しかしながら，この手法は物体が移動カメラから取得した画像を制御用PCの画像している場合検出できない．

処理プログラムから検出することにより行う．

これらの二つの手法を組み合わせることにより，移動物体はフレーム間差分法を，静止物体はハールライク特徴検出法をそれぞれ適用する．この二つの手法を同時に起動させることにより，移動および静止した物体の検出をリアルタイムに実現できる．以下にその詳細を述べる．

Fig．1障害物回避システムの構成

3．画像認軌こよる障害物検出の流れ
画像認識による障害物の検出の流れを図2に示す．まず，PTZカメラから取得した画像を制御用PC内のバッファに保存する．その画像のデータ量を削減するために，グレースケール画像に変換する．そして，2種の画像認識手法によって，移動および静止した障害物の有無を評価する．ここで，障害物はロボット前方1．5mの領域に存在する物体とした．

Fig．2画像認識による障害物検出の流れ

画像認識手法の第一はフレーム間差分法である．これは観測している現画像とその直前の画像を比較することで，移動物体を検出する．この手法はロボット前方に突発的に現れる障害物の検出に有効である．しかしなが4．フレーム間差分法による移動物体の検出

フレーム間差分法により移動物体を検出ら．この手法は物体が静止している場合，検した結果を図3に示す．図3（a）は1フレ出できない．

ーム前の画像を，（b）は現フレームの画像で第二の手法は予め読み込んだ黒と白の矩ある．この例では．移動物体として検出され形特徴を認識させるハールライク特徴検出ているのは図3（b）の人物である．人物がロボットの右側から現れることを想定して，60実験を行った．現フレームの右側に写ってい50るのが人物である．図3（c）は1フレーム前と現在フレームの差分を生成した画像である．本手法により画面外から現れる移動物体の検出が可能となった．検出手順としては
現画像，現画像の1秒前，2秒前の入力画像の差分を検出する．そして検出した2つの差分画像をそれぞれ合成することにより，その差40分
領30 域‑‑ 20100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
実験回数

移動物体を検出できる．

この検出手順を用いて，ロボット前方
0．5m，1．Om，および1．5mに移動物体が存Fig．4フレーム間差分法の合成画像の差分領域在することを想定した実験を10回行った．
その実験から得られた合成画像の差分領域がフレーム全体の何％を占めているかを調べた．差分領域のグラフを図4に示す．この結果から，ロボット前方1．5m以内の移動物体の差分領域はフレーム全体の20％以上であることが分かった．そこで差分領域が20％以上の場合に，ロボットに障害物として認識させることにした．

5．ハールライク特徴検出法による静止物体の検出

ハールライク特徴検出法は，統計的学習により，予め作成した判別器を用いる．対象画像を分類するための特徴量は白と黒の2種の矩形特徴を組み合わせたハール型特徴パターンを用いる．検出の流れは，まず，入力画像全体を走査する．そして，予め判別器に読み込んだハール型特徴パターンが入力画（a）1フレーム前の画像（b）現在のフレーム（c）差分画像

Fig．3移動物体の検出結果像に存在する否かを判別する．また，本手法は白と黒の単純な矩形パターンを使用しているため，誤認識が多い．しかしながら，その誤認識の継続時間は1秒以下である．そのため，障害物として認識した後，その領域を追跡する．追跡時間が1秒を超えた場合，障害物として認識する．
本手法を用いた人間の検出結果の例を図5に示すノ、−ル型特徴を検出した箇所を判別し易くするために，青枠を検出箇所に表示させている．図5（a）は人物の正面を，（b）は側面をそれぞれ検出している．また，検出物体を判別器に学習させることにより，人物以外の検出が可能になる．今回は椅子を検出物体として判別器に学習させた．本手法を用いた椅子の検出結果の例を図6に示す．検出物体が単数および複数の場合において，検出可能であることが確認できた．しかしながら，

検出物体がフレームに収まっていない場合，物体を障害物として検出できない．

6．2 今後の課題（1）対象物の正面がフレームに納まっていない場合でも，対象領域を検出させる手法の検討．

（2）レーザ拒離測定器等を導入し，ロボットに接近した障害物を，センサにより検出する機能の追加

参考文献
（a）正面

（b）側面

Fig．5ハール型特徴パターン（人物）1）桐生畝小林義札 白井健二：全方向移動電動車椅子用シミュレータの開発と動作解析，精密工学会学術講演会公演論文集，VOl．

2003S（2003）pp．561−561

2）梅原昭久，小林義和，白井健二：移動ロボットを対象とした遠隔換作シミュレーショ
ン・システムの開発，2006年度精密工学会
秋季学術講演会講演論文集，pp．497−498，
2006．9（a）一個の椅子（b）棟数の椅子

Fig．5ハール型特徴パターン（椅子）

6．結言

6．1結論
画像認識機能を有するロボットによる障害物回避システムの開発を行い，以下の結論を得た．
（1）突発的に現れる移動物体は，フレーム間差分法により検出できた．
（2）フレーム間差分法で検出できない静止物体は，ハールライク特徴検出法により検出できた．

（3）画像認識によって障害物を検出後，停止する機能を実装した．