計測自動制御学会東北支部 第 214 回研究集会 (2004.10.9)
資料番号 214- ４

視覚センサを用いた自律移動ロボットの開発
Dovelopment of the Autonomous Mobile Robot
Using the Vision Sensor○藏前智映É，及川一美ÉÉ，大久保重範ÉÉÉ，高橋達也y○ Tomoaki KuramaeÉ, Kazumi OikawaÉÉ,
Shigenori OkuboÉÉÉ, Tatuya Takahashiy
山形大学工学部

Yamagata University
キーワード : 視覚センサ (Vision Sensor), RGB，HSV, ラベリング処理 (Labeling), 重心 (Gravity)
連絡先 : 〒 992-8510 山形県米沢市城南 4-3-16 山形大学

工学部 機械システム工学科 大久保研究室

藏前智映，Tel.: (0238)26-3245，Fax.: (0238)26-3245，E-mail: dmr07320@dip.yz.yamagata-u.ac.jp

1.

はじめにが可能である点に着目している。低性能のセンサやコンピュータではロボットのできることは制限

何世紀も前から、人は機械が自分で考え、人間に尽くしてくれる事を夢見てきた。今ではその夢は新世代ロボットの登場とともに、現実のものとなってきている。将来、ロボットは感覚や感情を持つことを除けば、私たち人間ができることは何でもできるようになるだろう。しかし、現時点のロボットはコンピューターにプログラムされた命令に従って、いくつかの仕事をこなすしかできない。最新鋭ロボットは簡単な意思決定ができるようになっているが、これも実はコンピューターのされてしまうが、ローテクなロボットでも特化したある仕事をこなせることを示すことで、安価でセットアップコストの低いロボットを実現できるのではないかと考える。
最終的な目標はロボットがナビゲーションを基に移動して対象物を捕捉し、目的地まで移動させることである。本研究では、視覚センサであるカメラを用いて画像処理を行い、対象物（黄色のボール）を追いかけ捕捉することができるロボットについて論ずる。

命令を基にしている点では同じと言える。
自律移動ロボットは、近年多くの大学や研究機関で研究が行われ、様々なロボットが研究されている。私達の研究室で開発している自律移動ロボッ
トはビヘイビアベースド・ロボットが比較的性能の低いセンサやマイコンで柔軟な行動を示すこと{1{システム構成

2.

3.2

画像処理の流れ本研究での画像処理は、ロボットに目標物（ボーFig.1 に本研究でのシステム構成と流れを示す。

ル）を認識させ向かわせることである。
色情報を元にした重心により目標物の位置を求めることにした。処理の流れを Fig.3 に示す。

Fig. 1

システム構成カメラにはクリエイティブメディア社製 Video

BLASTER WEBCAM Plus を使用する。解像度は320 × 240 である。ホストコンピュータには日本デFig. 3ータシステム株式会社製 PCM-5335 を用い CPU は画像処理の流れ

NS Geode GX1(Pentium MMX 300MHz 相当)、メ

3.3

色認識処理

モリは最大 128MB である。また、Video4Linux を

3.3.1

RGB による画像処理用い画像処理プログラムの作成を行うために OS

RGB 形式では 1 つの色を表現するのに赤・青・には Linux red hat 2.4 を使用する。ロボットには緑の 3 つのパラメータで表現している。

ナムコ製マイクロマウスを用いる。

そこで Photoshop Elements で目標物である黄色のボールの R,G,B 値をそれぞれ調べた。しかし、光3.

画像処理

3.1

アプリケーションの当り具合により値が変化するため、R,G,B 値それぞれの最大値、最小値を調べた。

Video BLASTER WEBCAM Plus からの取得
画像を画像処理するために、Fig.2 のようなアプリ
ケーションを作成した。

145 ＜Ｒ＜ 250

145 ＜

Ｇ

＜ 2550＜

Ｂ＜ 69以上の範囲で画像処理を行った結果を Fig.4 に示す。

Fig. 2

アプリケーションeãect button を押し、実行したい画像処理を選択する。

{2{

Fig. 4

RGB 処理後

3.3.2

4.

HSV による画像処理

ラベリング処理RGB 形式が R,G,B の各原色の濃度の組み合わ

ラベリング処理とは、２値化された画像においせから合成色を作るのに対して、HSV 形式では色て、それぞれの連結成分に固有の番号をつける作の種類を表す色相 (H:hue)、色の明るさを表す明度業のことであり、ラベリング処理後、連結成分の(V:value)、色の濃さを表す彩度 (S:saturation) で表最大面積を抜き出すことによって、背景の領域か現している。本研究では撮影物の周りの明るさにらボールの領域を抜き出すことができる (Fig.6)。

よる外乱的な反射光などの影響を軽減するために

本研究ではラベリングによって連結成分のサイズHSV 形式で進めていく。そのため RGB 形式から（面積）を調べ、最大サイズの連結成分以外はノイHSV 形式に変換した。

ズとして除去を行う。

変換式
明度 V=MAX(R,G,B)
彩度 S=(MAX(R,G,B)-MIN(R,G,B))/MAX(R,G,B)

MAX(R,G,B)<MIN(R,G,B) のとき、彩度 S=0
色相

MAX(R,G,B)=R なら
H=60*(G-B)/(MAX(R,G,B)-MIN(R,G,B))
MAX(R,G,B)=G ならFig. 6

H=60*(B-R)/(MAX(R,G,B)-MIN(R,G,B))+120

5.

ラベリング処理後

重心

MAX(R,G,B)=B ならラベリング処理後、最大面積の重心を求める。

H=60*(R-G)/(MAX(R,G,B)-MIN(R,G,B))+240

重心を求める式は以下の通りである。画素の位置

MAX(R,G,B)>MIN(R,G,B) のときのみ（xi ; yi )(i = 0; ÅÅÅ; n Ä 1) の平均値重心の求める処
色相 H と明度 V の範囲を以下のようにして画理を行った結果が Fig.7 である。
ラベリング処理後の最大面積は不完全な形で像処理を行った。

40 ＜ H ＜ 80; Y > 150

あったがボールの動きを認識するためには十分な結果が得られた。

Fig. 5

HSV 処理後

Fig. 7

{3{

重心計算後

6.

ロボット

ロボットの旋回角速度を変化させるなどを検討し、6.1

ロボット概観と仕様改良していく。また取得画像から黄色の物体を見本研究で用いるロボットの概観を Fig8,Fig9 に示す。

つけ抜き出し、最大面積の物体だけを表示するようにしている。しかし、黄色のボールとよく似た色をした物体が近くにある場合区別ができていないという問題点がある。その問題点の改善方法としては物体の特徴パラメータである円形度、または周囲長を調べ抜き出す手法を取り入れることで区別することが可能であると考えられる。
第二に目標物を拘束して掴み運ぶ機構を考える。

Fig. 86.2

front

Fig. 9back

具体的にはタッチセンサを用いた手を作製し目標物体追跡方法物を捕捉できるようにしていきたい。

ロボットが目標物に向かうことができるよう

8.

おわりにに、1 画面を 6 つの領域に分割する。さらに目標物
本研究ではロボットが目標物を認識し掴み運ぶに重心と画面の中心の距離を求め、目標物の重心がどの領域内に存在しているかを求める。どの領域に存在しているかに応じて左右のモータのスピーシステムを構築するためにカメラによる物体認識について論じた。その結果、目標物を抜き出す手法について検証して、ロボットが目標物の重心のドを変化させ、左右旋回させる。

位置により特定物体の位置を認識し行動することができた。また、今後の課題と展望を示した。

参考文献
1) 井上誠喜、他：Ｃ言語で学ぶ実践画像処理、オーム社（1999）

2) 飯尾淳：Linux による画像処理プログラミング、オーム社（2000）

Fig. 10

分割方法3) 及川一実：”自律移動ロボットにおける「考え7.

今後の課題

る」
”、平成 16 年山形大学公開講座資料（2004）

今後の課題として、第一に画像処理プログラムの処理時間を短縮し、より的確にボールの位置を解析できるようにする。現段階ではロボットは目標物の重心が 6 つに分割された画面のどの領域に存在するかを認識して方向を変えているため、正確に目標物に向かっているわけではない。そこ
で、画面の中心と目標物の重心との距離に応じて{4{4) 原田克彦：”小型ロボット制御実験環境の構築”、
平成 14 年度専攻科特別研究論文集 (2002)