日本ロボット学会誌

Vol.17 No.7, pp.0 〜 7, 1999

0

学術論文

分散視覚システムによる移動ロボットの誘導
十河 卓司3

木元 克美 3

石黒 浩 3

石田 亨 3

Mobile Robot Navigation by a Distributed Vision System
33

Takushi Sogo , Katsumi Kimoto , Hiroshi Ishiguro

3 and Toru Ishida3This paper proposes a general infrastructure for robot navigation in an outdoor environment. The infrastructure, called a Distributed Vision System, consists of vision agents connected with a computer network, monitors theenvironment, maintains the environment models, and provides various information for robots by organizing communication between the vision agents. As the rst step of our research, we have developed a prototype of the distributed
vision system for navigating mobile robots. The experimental results show that the system has an ability to navigate
the robots in a complex environment.

Key Words : Distributed Vision System, Vision Agent, Mobile Robot Navigation
1.

は

じ

め

Vision agentにComputer network

これまで，視覚情報に基づいて実世界で自律的に移動するロ
ボットに関して数多くの研究がなされており，研究室や工場など，屋内の限られた環境のもとで行動するロボットはいくつか開発されている．しかし，環境の変化が激しい屋外などで自律的にMobile robot

移動するロボットを実現するのは依然として困難である．
能動視覚の研究[1] で議論されているように，視覚情報に基づいFig. 1て行動するロボットの問題は注意制御にある．移動可能な領域やDistributed Vision System

障害物の発見など，様々な視覚タスクを複雑な環境下で同時に遂行するために，ロボットは様々な事象に対して適切に注意を切り

本論文では，これらの問題を解決し，屋外のように複雑で動的替え情報を収集する注意制御の機構を持たなければならない．単な実環境における移動ロボットの誘導を可能にする分散視覚シス

一の視覚しか持たない自律移動ロボットが複数の視覚タスクを並テム（列に実行するには，実行するタスクを時間的に切り替える必要がは，ネットワークによって接続された，実環境に埋め込まれた多DVS: Distributed Vision System）を提案する． DVS

VA: Vision Agent）によって構成されFig.1）． 各 VA はその周囲の環境を観測し，ネットワーク

ある（時間的注意制御）．また，自律移動ロボットが実行する必数の視覚エージェント（

要のある様々な視覚タスクを遂行するためには，視覚タスクに応る（じた情報を得るために最も適した視点を選択する必要がある（空を通じて相互に情報を交換することで，ロボットが移動するのに間的注意制御）．

必要な情報を提供する．

DVS は，
 注意制御の問題を多数の VA の選択という形で解決し，屋外

しかし，このような注意制御を実現するのは，現在のロボット

本論文で提案するでは困難である．その原因としては，次のものが挙げられる．

 従来のロボットは視覚センサが台車に固定されており，適切などの複雑な環境下で視覚情報に基づいたロボットの誘導をな視点からの視覚情報を得るのが難しい．

可能にする 単体のロボットでは，広範囲に渡る動的な環境の首尾一貫し 冗長な数の視覚エージェントによって構成される，ロバストたモデルを維持するのが難しい．

1998 X XX
3 Department of Social Informatics, Kyoto University

かつ柔軟な分散システム

 実世界で行動するロボットや人間を支援するための新しい情

原稿受付
年 月
日
3 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻

日本ロボット学会誌

17 巻 7 号

報基盤となる可能性を持つという特徴を持つ．

|1|

DVS を開発する上では，
1999 年 10 月

1

十河 卓司

木元 克美

1 VA によるロボットの誘導方法
2 VA 間のコミュニケーション（3）VA のネットワーク上での環境モデルの管理等が重要となる点となるが，ここでは特に（1）を中心にシステ

石黒 浩

石田 亨

（ ）各

幾何的なモデルを用いているため，システムのロバスト性や柔軟（ ）性を欠くことである．この問題を解決するため，本研究では後述

ムの試作について議論する．以下では，分散視覚の概念，試作しのタスクを直接表現する手法をとる．
また，分散人工知能の分野では，複数のセンサを用いたシステ

構築した街のモデルを用いて行ったロボットの誘導実験について

Distributed Vehicle
Monitoring Testbet (DVMT)[6] では，分散センサネットワー

述べる．

クによる乗り物の監視システムが分散問題解決の例として扱われた

DVS のアーキテクチャ，ロボットの誘導手法，および屋内にのように動的かつ局所的にカメラパラメータを推定し，ロボット

2. 1

ている．

分散視覚システム

2.

ムに関する基礎的な研究が行われている．

Partial Global Planning[7] では，複数のエージェン

トから得られる信号を大局的に分析するためのプランニング手法

分散視覚の概念が提案されている．

視覚情報に基づいて移動するロボットは，前述のように移動可

DVS はこのような分散センシングシステムの一種とみなすことができるが，これらのシステムがプランニン

DVS ではノイズ
VA が協調してロボット

能な領域や障害物の発見など様々な視覚タスクを同時に遂行する

グアルゴリズムの問題を扱っているのに対し，ために注意制御の機構を持たなければならないが，現在のロボッの多い視覚センサ情報をもとに，いかにトでこれを実現するのは困難である．

を誘導するかという，センサ利用の問題を扱っているところが異この問題を解決する一つの方法は，ネットワークで結ばれた多VA を環境の随所に配置し，それら多数の VA によって環境の様々な側面を同時に観測することである．各 VA はそれぞれが

なる．

数の

DVS は，

ロボットのタスクは局所的な環境と密接に関わる

独立に周囲の環境を観測し，ネットワークを介して互いに通信
し，ロボットに情報を提供する．例えば
目的地へ誘導する場合，

DVS がロボットをある

VA はそれぞれの視点からロボットの周

設計方針

2. 3

という考え方に基づいて設計される．例えば，ロボットがある目
標地点に近接するというタスクを実行する際，そのタスクは目標

DVS においては，複囲の環境（ロボット自身，道路や障害物など）を観測し，互いに付近の局所的な環境に密接に関係している．

通信を行うことによってロボットの誘導経路の計画などを行い，雑な環境内でロボットが行動するために必要な情報は環境に埋め適切な情報が得られる

込まれた

VA を次々と切り替えながらロボットを誘

VA が環境を観測することによって提供されるが，個々
VA は固定されているため，例えば複雑な背景からの物体の切導する．多数の人，車やロボットなどが行き交う交差点などではのロボットを誘導するためには多くの視覚情報が必要となるが，必り出しや，日照変化による物体の色の変化に対する処理など，そ要な数のの局所的な環境に特化した処理を行うことによって，観測対象をVA を必要な場所に設置することにより，ロボットはタスクを達成するのに十分な視覚情報を得ることができる．また，

VA は環境に固定されているため，静止した視点から動的に変化する環境を安定に観測することができ，各 VA がその周囲の状況

容易に，かつロバストに認識することができる．

Immersive Video [4] など複数のカメラを用いる研究のほとん

どは，非常に正確に測定されたカメラの位置を基に情報処理を制御の問題を解決し，屋外などの複雑で動的な実環境における移DVS では， VA の正確な位置はあらかじめ計
VA が環境を繰り返し観測することによって，各VA に局所的な座標系における位置を推定する．このように VA

動ロボットの誘導を可能にする．このような多数の視覚を用いたの正確な位置をあらかじめ計測しないのは，システムに柔軟性をを観測することで，環境の首尾一貫したモデルを維持，管理する行っている．一方ことができる．このように，測せず，個々の

DVS は VA の選択という形で注意

視覚システムを，分散視覚と呼ぶ．分散視覚に関しては[2] において詳細に議論されている．
2. 2

DVS では VA の配置は重要な問
1 つであるが，あらかじめ必要十分な配置を行うことは困難であり，必要に応じて VA を配置しなおすことのできる柔軟性が持たせるためである．例えば，
題の

関連研究

近年，ロボットの分野で多数のセンサを用いた研究が行われてRobotic Room[3] は部屋にセンサやロボットを求められる．しかし，カメラの正確な位置が既知であるという前設置しておき，人間の活動を支援するものである．この研究でDVS においてはシステムの柔軟性を大きく欠くことになる．従って， DVS では VA の位置はあらかじめ計

は，決められたタスクを実行するための機構やセンサシステムを測されていないという前提でシステムを設計する．

いる．例えば，提を設けることは，開発することを目的としている．一方，本研究では，様々なセンロボットを誘導するためにシステムに地図を与えておくというサを用い，人やロボットに情報を提供する情報基盤としての柔軟手法は一般的である．しかし，このような幾何モデルに基づく手なセンサシステムを提案することである．

法は，一般に画像情報と結び付けることが難しく，例えば屋外多数のカメラを用いた研究は，特にマルチメディアの分野でなされている．

Immersive Video [4] は，正確な位置が計測された複数のカメラを用いて屋外環境における人などの正確な幾何モデ
ルを復元するシステムである．また，

TV 番組の放送において，環境のように複雑な環境では道路を認識することも難しい．そこで，

DVS では地図を与えるのではなく，ロボットの行動をタスクとして直接教示し，それに基づいてロボットを誘導する．すなわち，

DVS によるロボットの誘導はタスクの教示とロボット
2 段階で行われる．タスクの教示においては，人間がロスタジオに取りつけられた様々なカメラによって場面を認識し，の誘導の適切な視点のカメラを選択して放送するシステムの研究

ボットを動かして見せたり，システムが環境中を移動する物体を[5] もある．これらの研究の問題点は，正確な位置が計測されたカメラや

JRSJ Vol.17 No.7

観測することにより，環境中の様々な場所に設置された

|2|

VA はロ

Oct., 1999

2

分散視覚システムによる移動ロボットの誘導

Vision agent

Estimator ofcamera parameters

Controller

CameraOrganization
manager

Planner

Task manager

Knowledge database

Communicator
Computer network

Image processor

Memory oforganizations

Memory of tasks

Robot
Actuators

Motion plannerFig. 2

Command integrator

Communicator

The architecture of the DVS

ボットを誘導するためのタスクとしてその運動を記憶する．このときVA の正確な位置は計測されていないため，各 VA は画像上
VA は画像の移動軌跡を記憶する．ロボットの誘導の段階では，上の軌跡として記憶されたタスクをもとに互いに通信することによってロボットの誘導計画を生成する．

DVS では VA が環境を繰り返し観測することによってその位置を推定するが，視覚センサの観測誤差のために正確な位置を推Vision agents

定することは難しく，ロボットの誘導にも影響を与えかねない．
Robots

この誤差の問題は，上記のような簡単なモデルをロボットの誘導

VA の中から適切な視点でロボットを観測していVA のみを（複数）選択して用いることで解決される．
また，多数の VA による観測や誘導を行う際には VA 間の同期をとる必要がある．このため，例えば各 VA が正確に同期した時に用い，多くのる

計を持つと仮定することが考えられるが，これはシステムの柔軟性を損うことになる．

DVS ではこのような仮定をせず， VA 同士の，ネットワークを介したメッセージ交換によって同期をとる

A prototype of the DVS

Communicator は VA と他の VA，あるいは VA とロボットの間の通信を担う． Controller はシステムの状態（教示，誘る．

導）やロボットの誘導要求に応じて，各モジュールを適切に制御ものとする．
2. 4

Fig. 3する．

アーキテクチャ

DVS 全体のアーキテクチャを Fig.2に 示 す． シ ス テ ム は 複 数 の VA （Vision agent） と ロ ボッ ト
（Robot），それらを接続するコンピュータネットワーク（Computer network）によって構成される．
Image processor はロボットやその他の物体を検出する．このとき， Knowledge database に記憶された背景画像，道路領域
ロボットを誘導するためのロボット側では，ロボットがシステムにタスクを提示すること

VA によって生成された複数の誘導計画が Communicator
Command integrator によって適切に取捨選択，統合される．その結果をもとに Motion planner がアクチュエータコマンドを生成し， Actuator を制御する．
で各を介して受信され，さらに3.

システムの試作やロボットの色などの知識を用いると同時に，これらを適宜更新

Estimator of camera parameters は，観測されるロボッ
トの動きをもとにカメラパラメータを推定する． Task manager
は，ロボットなどの移動軌跡を教示されたタスクとして Memoryof tasks に記憶する．また，ロボットから提示されたタスクをする．

前述のアーキテクチャに基づいて，室内に分散視覚システムを

Fig.3）．システムは 16 台の VA によって構成され，
2 台のロボットを同時に誘導することができる．このシステムに試作した（

ついて，教示，誘導の各段階ごとにその詳細を述べる．
3. 1

達成するために，記憶されたタスクの中から適切なものを選択す
る．

Planner は，記憶されたタスク，観測されたロボットの運ロボットのタスクと教示

ロボットの誘導においては，

1（2）他のロボットや移動物体との衝突を回避する．
成するための誘導計画を生成する． Organization manager は（3）目的地に向かう．
他の VA と通信し，教示段階や誘導計画の生成においてその VAという機能が必要となる．分散視覚システムではこれらすべてを用いるのが適切かどうかを判断し，他の VA とともに組織を構を，環境に設置された複数の VA からの情報を選択的に利用する
成する．また，その組織を Memory of organizations に記憶す
動やカメラパラメータをもとに，ロボットが提示したタスクを達

日本ロボット学会誌

17 巻 7 号（ ）移動可能な道路領域上を移動する．

|3|

1999 年 10 月

3

十河 卓司

木元 克美

石黒 浩

石田 亨

VA1
VA2
Robot 1→
Robot 2VA3Background images

Detected road regions
Fig. 5

Fig. 4VA4Overlaps of visual elds of VAs

Detecting road regions
した環境には，

1

2 つの交差点しか存在しない．またロボットを連ことによって実現する．（ ）については，ロボットが移動可能

続的に誘導し，システムのロバスト性を検証するという目的かな道路領域をら，ロボットの全体タスクを，それらの交差点をランダムに選択

VA が認識し，ロボットがその情報を利用すること

で，ロボットは例えば道路からはみ出さないように移動することして，交差点間の移動を繰り返すというものに設定している．まができる．この道路領域の知識は，た，タスクの教示においても，交差点間の移動を教示することに

VA が環境を観測することに2 地点間の移動を交よって得ることができる．すなわち，移動物体が通るところが道よって上記のサブタスクを直接与えている．

路であると仮定し，環境中の様々な移動物体を長時間観測すれ差点間の移動というサブタスクに分解し，それらを組み合わせてば，その通過した領域を道路であるとみなすことができる．試作

経路計画を行うという部分に関しては，今後より広い環境においしたシステムでは，後述のタスクの教示の際にロボットが通過してその機能を検証する予定である．

た部分と同じ色の領域を道路領域として認識している（

Fig.4）．

次に，タスクの教示の具体的な処理について述べる．まず各2VA が判断し，衝突しそうな場合には回避するように誘導する．
今回の実験では， VA によって検出されたロボットの進行方向なているので，物体が存在しないときの画像を記憶しておき，そどをもとにロボット同士が衝突するかどうかチェックし，その可る物体を容易に検出できる．そして，検出した物体がどのロボッ能性がある場合には後述（

トなのか，あるいはロボット以外の物体なのかを認識する．今回（ ）については，ロボットや他の障害物同士の衝突の可能性を

3. 2節）のように誘導目標を一時的にVA は視覚センサ画像からロボットを検出する． VA は固定されの画像と現在の入力画像との差分を取ることで環境中を移動す

修正することによって衝突を回避する．しかし，ロボット同士が試作したシステムでは色によってロボットの認識を行っている．

非常に接近した場合などには，適切な視覚情報が得られない可能

但し，ロボットの色は個々の視覚センサの特性や照明条件などにする．以下では，この目的地に向かうというタスクの教示についVA の周囲の環境に合わせて調整する必要がある．今回の実験では， 2 台のロ
ボットの誘導を行うため，あらかじめ 2 台のロボットを VA に見せ， VA ごとに閾値などのパラメータを決定する（基本的には誘て述べる．

導するロボットの台数に制限はない）．

性があるため，ロボット自身が持つ接触センサなども用いて衝突3を回避する．（ ）については，誘導に必要な経路の知識をオペ
レータがシステムに教示し，その知識を利用してロボットを誘導

よって微妙に異なる色となって観測されるため，各

このとき，各オペレータの指示によってシステムは教示段階に移り，タスク

VA の視野の重なりを求めておけば， VA がロ

VA はオペレータが操作するロボットを追跡し，
画像上の軌跡を教示されたタスクとして記憶する．このとき VA

ボットでない物体を誤ってロボットと認識した場合などに，それは，ロボットを誘導するために，教示されたタスクの意味付けを測定したカメラの配置などに基づくものではない．例えば行う必要がある．この意味付けは，オペレータが明示的に与えるの場合，を記憶する．各を除去することができる．ここで言う視野の重なりとは，厳密にる．例えば，家の前，ポストなどという，特定の場所の名前に関

Fig.5
VA1 と VA4，および VA3 と VA4 は視野が重なっていないが，もし全ての VA で同じ特徴のロボットが観測された場合
は， VA4 の観測したロボットが他とは異なるものである可能性

する知識等はオペレータが明示的に与える必要がある．ロボットが高いと判断できる．試作したシステムでは，タスクの教示の際

場合と，システムがタスクの構造を解析して獲得する場合があ

1 台のみ存在すると仮定して VA の視野のがそのような地点を通過するとき，オペレータがロボットを観測

VA に明示的に通知する．一方，システムがタスクの構に環境中にロボットはしている

重なりを求め，誘導の際にそれを用いて誤認識したと思われるロ造を解析して得られる知識は，誘導に直接かかわる知識，すなわ

ボットを除去している． さらに，環境の知識を導入することに

ち，経路の構造等である．今回の実験では，交差点に関する情報

よって，よりロバストにロボットを認識することができる．例えがそれに相当する．教示段階においてば，

VA がある地点でロボット
が複数の方向に誘導されていることを観測したとき， VA はそこ

Fig.4のような VA の視覚センサ画像における道路領域の知識を用いれば，ロボットは道路上にのみ存在するという仮定に基に交差点があると判断する．システムはこの情報を基に，ロボッ

づいて，検出された物体の下端が道路領域にあるもの以外はロトのタスクを交差点間の移動というサブタスクに分解し，それらボットとして認識しないようにすることができる．

サブタスクを組み合わせることによって（経路計画），ロボット

以上のようにしてロボットが検出されると，各を自由に誘導することができる．もっとも，今回の実験で対象と

JRSJ Vol.17 No.7

VA はそのロ

ボットを追跡し，画像上の軌跡（実際は点列）を教示されたタス|4|

Oct., 1999

4

分散視覚システムによる移動ロボットの誘導
Path of the robotwi

次にロボットは複数の

このとき i3 の誤差を推定し，これを考慮して i3 を統合すること

Robot

で，適切な位置からロボットを観測している

Memorized path
(1) Nearest point(3) Motion direction(2) Goal point

動方向の観測誤差と視覚センサの俯角 i の誤差が含まれるが，ロボットの移動方向の観測誤差はロボットの見かけの大きさ wiに反比例すると仮定し， i の誤差による i3 の誤差 i3 は， iの推定誤差節）と式（ ）をもとに次式により求め
i（

Δt

1

Generating a navigation plan

ペレータがそれをシステムに通知することで，場所の意味付けを行う．また，システムは教示された経路を交差点間の移動というサブタスクに分解する．但し今回の実験では，前述のようにサブタスクを直接教示している．
誘導

タスクの教示を行った後，べて誤差が相対的に大きいとみなし，除外する．さらに，残った

DVS は次の手順を繰り返すことに誘導計画のうち1i3 がそれらの最小値の 2 倍以上である VA i の生成した誘導計画も除外する．
次に，残った誘導計画を統合する．複数の1（ ）ロボットがシステムにタスク（ここでは目的地）を提示す
る．

VA が生成した誘導計画は，ロボットの移動方向を基準とした共通の座標系で表現さ

VA は画像上のロボットの位置をもとに誘導目標を設定すれているため，その平均を求めることで統合することができる．

る．さらに誘導計画を生成し，それをロボットに通知する．

を求め，統合された誘導計画とする．具体的には，次式のように

（ ）各

3

1

1

1i3 = sin( i +i 1 i) 0 sini i（2）
ロボットは，まず VA が生成した誘導計画のうち誤差を多く含むと思われるものを除外する．ここでは， VA i によって観測されたロボットの見かけの大きさ wi がそれらの最大値の 2/3 未満
である場合に，その VA i の生成した誘導計画 i3 は他のものと比よりロボットを誘導する．

2

3. 3. 2

る．

クとして記憶する．特定の地点をロボットが通過する時には，オ

3. 2

VA の生成した誘導計画のみを選択することができる． i3 の誤差には，ロボットの移

(4) θ
i

Fig. 6

VA がそれぞれ生成した誘導計画，すな

わち現在の移動方向と目標地点のずれ角 i3 を統合し，行動する．

（ ）ロボットは複数のVA から受け取った誘導計画を選択，統合

し，移動する．
処理の詳細を以下に述べる．

ここでは，誘導計画 i3 の誤差の大きさに応じた重みつき平均  3
ロボットの見かけの大きさ wi と， i の推定誤差の誤差 i3 を用いて求める．

1

システムがタスクを提示したロボットの誘導計画を立てるためには，まずそのロボットが画像上のどのロボットであるかを同定

1 i による i3Pi k 33 = Pi i i ; ki = wi3
j1i jki

3（ ）しなければならない．ここでは，先に述べた教示段階と同様にロ

この  3 をもとにして，ロボットのアクチュエータコマンドを生

ボットの同定を行う．

成する．

次に各

VA は誘導計画を生成する．提示された目的地にロボッ

3. 3

観測によるカメラパラメータの推定

一般に，視覚センサの位置は回転および平行移動の計

トを誘導するために，まずシステムは教示によって得られた経6 つの路（サブタスク）のうち適切なものを選択し，組み合わせる．

パラメータで表現される．細田らはこれらのパラメータを視覚次に，現在のロボットの位置から最も近い，選択された経路上

フィードバックによって求める手法の位置を推定する．ここでは，教示された経路は点列として記究でも同様に環境中を移動するロボットを観測することで視覚憶されており，それらのうちロボットに最も近い点を推定する

センサのパラメータを推定する．しかし（ボットの下端をロボットの位置とみなしており，その計測は非常の地点を誘導目標に設定し（に不安定であるため，Fig.6（1））．次に，その地点からある一定の時間 1t だけ先Fig.6（2）），その目標地点と現在のロボットの進行方向（Fig.6（3））との間の見かけの角度 i（Fig.6（4））を求め，さらに次式によってロボットの移動平面における角度 i3 を計算する．

 3 = i
i

sin i

1

（ ）

VAi の視覚センサの俯角（視線と水平面とのなす
VA はこの i3 ，すなわち現在の移動方向と目標地点のずれ角を誘導計画としてロボットに送る．

6 つのパラメータ全てを推定することは難しい．そこで，平行射影を仮定した時に必要となるパラメータのみ（

Fig.7 の i， i， i）をオンラインで推定する．これらのVA の視覚センサの画パラメータを用いることで，前述のようにロボットの目標地点を設定するとき，その進路にあたる道路領れた誘導計画（i3 ）に変換することができる．
推定手法

3. 3. 1
Fig.7 のように， x， y をある瞬間のロボットの進行方向を xとした直交座標系， i を VA i の視覚センサの俯角， i を視覚センサと y 軸との間の角度， i を視覚センサの視軸周りの回転角度とする．平行射影を仮定すれば，ロボットの速度ベクトル

域上に障害物が検出された場合には，それを回避するように目標

は，次のように地点を修正する．ここでは誘導を行うロボット以外のロボットも影される．

障害物とみなすことで，障害物と同様にして衝突を回避する．

17 巻 7 号

DVS では，画像上のロ

像平面における表現（i ）をロボットの移動平面において表現さここで， i は角）である．

日本ロボット学会誌[8] を提案しているが，本研|5|V
VA i の画像上のベクトル V i = (ui; vi )T に投V i = S i T i Ri V

4

（ ）1999 年 10 月

5

十河 卓司

木元 克美

石黒 浩

石田 亨

45

v

Vi

αi

βi

y
V

10%

30
25
20
15
10

βi

x

5%

35

Path of the robot

Robot

1%

40

γi
Δα [degree]uView of VA i

5
Fig. 7

ここで，

Estimating camera parameters

0
0

10

Ri， Si はそれぞれ角度 i， 0 i の回転， T i は平行

これらから速度ベクトル30

Fig. 8射影を表す行列であり，次のように表される．


i 0 sin i
Ri = cossin
cos
 cos i sin i 
Si = 0 sin i i cos ii
1 0 
T i = 0 sin i

20

5

（ ）

Table 140
5060
β [degree]7（ ）V は V i = (ui; vi)T を用いて次のよう

8090Error range of ii of vision sensors acquired by observation

VA
VA1
Actual30
Observation 1 21:73
Observation 2 24.9

6

（ ）

70

VA1

VA2
31
35.8
8:083

VA2

VA3
9
30:43
16:93

VA4
28
6:493
34.4

VA3

VA4

に表される．

 u0 cos i + v0 sin i 
V = 0ui 0 sin + sinv0 cos
i sin
i
i
i

i

i

1

8

（ ）

i

但し，

u0i = ui cos i 0 vi sin iv0 = ui sin i + vi cos iiとする．これらから，V2= u02 +
i



vi0

2

9
（10）

（ ）

2

sin i

Fig. 93. 3. 2 観測誤差11）（となる．オペレータがロボットを一定速度で操作する場合は

02

sin i = V 2v0i u02
i(vi0 6= 0)となる．さらに，座標軸の取り方から

8

jV j

12）

（

V の y 成分は常に 0 であるから，式（ ）より

0
u0 sin i 0 vi

（13）
sin i cos i = 0となる．式（9），（10），（12），（13）から，ロボットの速度を 2 回観測する（2 つの異なる V i を観測する）ことによって，i ，（2 つの異なる） i ， i を求めることができる．但し，今回の実験では簡単のため i = 0，すなわちカメラは地面と平行であると仮定している．これにより， 1 回の観測によって式（12）から i を，式（13）から i を求めることができる．
なお，ロボットの見かけの速度 V i として，実際には観測されi

た速度をそのまま用いるのではなく，画像上のロボットの見かけの大きさ wi で正規化したものを用いる．

JRSJ Vol.17 No.7

1ui， 1vi とカメラの俯角の誤差
1 i の関係は，式（12）と仮定 i = 0 より次のようになる．
r
2
1 i = sin01 V 2 (0vi(+u 1+v1i ) u )2 0 i （14）iii = 30 とし， 1ui ， 1vi を jV j の 1%， 5%， 10% とした
ときの誤差 1 i を示したのが Fig.8 である． ui ， vi は式（11）ロボットの速度の観測誤差が既知であるから，上式よりsImages used for estimating i

で決まるため，グラフの横軸は i で示している．このように iが に近いほど，すなわちロボットの移動方向が視覚センサの画0

像上で水平に近いほど，誤差が大きくなることが分かる．なお，
この

1 i は，式（2），（3）に示した，複数の VA によって生成されたロボットの誘導計画の統合において用いる．

1 は，以上の手法を用いて Fig.9 の 2 通りのロボットの運動[deg] である．上記のようにロボットの移動軌跡が水平に近いほど，実際の値（表の Actual）と比較して誤差が大きくなっている（表に * で示した値）のがわ
かる．それ以外の場合でもある程度の誤差があるが，式（1）で示されるように VA が生成する誘導計画はある時点のロボットの移表を観測して求めた視覚センサの俯角

動方向と目標地点のずれ角で表現されており， i の誤差が大きい
場合でも誘導すべき方向（左右）に影響はなく，ロボットは多少|6|

Oct., 1999

6

分散視覚システムによる移動ロボットの誘導

2

3

5

4

6

9

0

5

10

15

20

Fig. 10

Robots navigated by the DVS
Quadrant units
4
4
4
4

NTSC

1
1
1
1

4

25

Sun SS10

30

1

35

NTSC
SerialFig. 12

Images processed by VAs

よって得られた情報に基づいて行うが，最終的にはロボットが持
Robot
x2

Video camera
x 16

つ接触センサによって衝突を検知し，検知された場合には一定距

Wireless unitx2

離だけ後退して方向転換をするようにしている．
この実験ではまず，Fig. 11が，これらVA が生成した誘導計画を統合し同時に用いることで，誤差の影響を少なくすることができる．

誘

導

実

VA に記憶させる．次に，複数の経路の教示を行う
2 台のロボットはその大きさや行動能力が似ているため，これらのうち 1 台のロボットを用いて複数の経路の教示を行う．最後に， 2 台のロボットを異なる経路に沿って誘導する．
Fig.12 は誘導段階における VA の画像処理の様子で，横軸は VA（赤と黒）をHardware system

蛇行するものの，そのような場合でも誘導は可能である．また，
複数の2 台のロボットを区別するためにその色の番号，縦軸は時間（単位は秒）を示している．実線の白枠は赤
いロボット，破線の白枠は黒いロボットを誘導するために選択さ験

Fig.10）．この模型は Fig.3， Fig.10 に見られるように，複VA を示している．図のように，誘導タスクに応じて用VA は次々に切り替わり，適切な視点からロボットを観測することによって誘導を行っている． Fig.10 は DVS によるロボットの誘導の様子であり， DVS を国際会議 IJCAI-97 における学術展示として出展した際の模様である． 16 台のカメラは死角

雑な背景や，日向や日陰，影といった照明条件の違いなど，複雑ができないように設置しているが，厳密な位置の測定は行っていな屋外環境を忠実に再現したものである．この模型の大きさはお

ない．

よそ

けた．単純な画像処理，柔軟な誘導戦略，冗長な視覚情報といっ4.

DVS を構築しロボットの誘導を行うにはさまざ
まな障害があるため，ここではまず DVS のプロトタイプとして
実際に屋外に屋内の模型上にシステムを構築し，ロボットの誘導実験を行った
（

れている

いられる

3 日間にわたる展示期間中，問題なくロボットを誘導し続

4[m]23[m] であり，ここに 16 台のカメラを設置して DVS
2 台の小型ロボットの誘導を行った． システムのハードウェア構成を Fig.11 に示す． 16 台のカメラで撮影された画
像は 5 台の 4 画面ユニット（Quadrant unit）によって 1 枚の画像にまとめられ，ホストコンピュータ（Sun SS10）に搭載した
画像入力ボード（S2200）に入力される．画像入力ボードの解像度は 6402480 ピクセルであるので， VA1 つあたりの解像度は1602120 ピクセルとなる．ホストコンピュータでは 16 個の VAされるシステムである．分散視覚という，これまでの多くの研究モジュールがそれぞれ対応する入力画像を参照して処理を行い，ではあまり取り上げられてこなかったアプローチをとることで注

無線シリアル通信ユニットを介して意制御の問題を解決し，これまで困難であった，複雑な屋外環境を構築し，2 台のロボットと通信を行う． VA の画像処理速度は毎秒平均 5 フレーム程度である． 2 台のロボットの衝突回避は， 3. 2節に述べたように基本的に VA に
日本ロボット学会誌

17 巻 7 号

た

DVS の持つ特徴が，このような複雑な環境におけるロバストなロボットの誘導を実現していると考えられる．
5.

お

わ

本論文では分散視覚システム（りにDVS）を提案した． DVS は環
VA）によって構成

境に埋め込まれた多数の視覚エージェント（

における視覚情報に基づいたロバストなロボットの誘導を可能にした．また，複雑な屋外環境を忠実に再現した街の模型を用いて|7|

1999 年 10 月

7

十河 卓司

木元 克美

DVS を構築し，ロボットを誘導する実験を行うことで，実際にDVS が非常にロバストにロボットを誘導できることを確認した．
今後の研究課題として，主にシステムの大規模化に伴う問題がある．実際のシステムでは，多くのロボットやその他の物体を同定しなければならない．この問題は，本稿で提案した手法に加え，ロボットに与える制御命令と運動の様子の関係などから解決できると思われる．また，観測によって係を求める手法

VA の定性的な位置関[9] を導入し，得られた位置関係を用いれば，ロボットの誤認識の防止などで有利になるものと思われる．さらに，システムが大規模になった場合の誘導経路の計画や，多数のロボットを限られた数のVA で同時に誘導する際の VA の組織化の問題，人間などロボット以外の移動体に関する処理なども，今後の研究課題として挙げられる．
今日，コンピュータ，ネットワークやマルチメディアなどの技術の急速な発展によって，街には監視カメラをはじめとする多くのセンサが設置され，コンピュータネットワークが張り巡らされている．本論文で述べた

DVS は，このように様々な利用目的に応じて常に成長を続けていくインフラ，すなわちネットワークやセンサなどを組み合わせてできる，新しいロボットのためのインフラである．将来的には，これらを統合した新しい情報システムとして，ロボットに限らず人間を含む様々な実世界エージェントに[2] （PII: Perceptual Information
Infrastructure）へと DVS が発展していくことを期待している．

情報を提供する知覚情報基盤

参

考

文

石黒 浩

石田 亨

1990 年豊橋技術科学大学工学部情報工学課程卒業．
1995 年筑波大学大学院博士課程電子情報工学専攻修了．同年米国カーネギーメロン大学ポストドクトラル
フェロー，ロボット研究所にて Automated Highway
System の研究に従事． 1997 年より慶應義塾大学理
工学部の有期助手として京都大学情報学研究科にて移動ロボットの研究に従事．移動ロボット，センサー，ロボットのプログラミ
ング環境に興味を持つ．博士（工学）．
（日本ロボット学会正会員）

石黒 浩

1986 年山梨大学工学部計算機科学科卒業， 1988 年同大学院修士課程修了， 1991 年大阪大学大学院基礎工学研究科物理系専攻修了．同年山梨大学工学部情報工学科助手， 1992 年大阪大学基礎工学部システム工学科
助手， 1994 年京都大学大学院工学研究科情報工学専攻
助教授， 1998 年より 1 年間，カリフォルニア大学サンディエゴ校客員研究員．視覚移動ロボット，能動視覚，パノラマ視覚，
分散視覚に興味を持つ．工学博士．人工知能学会，情報処理学会，電子情（日本ロボット学会正会員）
報通信学会， IEEE， AAAI 各会員．
石田 亨

1976 年京都大学工学部情報工学科卒業， 1978 年同大学院修士課程修了．同年日本電信電話公社電気通信研究所入所，横須賀研究所においてソフトウエア工学，
知識処理などの研究開発に従事．現在，京都大学大学
院情報学研究科社会情報学専攻教授．問題解決，分散
人工知能，コミュニケーション，社会情報システムに興味を持つ．工学博士．人工知能学会，情報処理学会，電子情報通信学会，日本ソフトウェア科学会， IEEE， ACM， AAAI 各会員．

献[1] D. H. Ballard: \Reference frames for animate vision," Proc.
IJCAI, pp. 1635{1641, 1989.
[2] H. Ishiguro: \Distributed vision system: A perceptual information infrastructure for robot navigation," Proc. IJCAI, pp.
36{41, 1997.
[3] H. Mizoguchi, T. Sato and T. Ishikawa: \Robotic oce room tosupport oce work by human behavior understanding function
with networked machines," Proc. ICRA, pp. 2968{2975, 1996.
[4] S. Moezzi: \An emerging Medium: Interactive threedimensional digital video," Proc. Int. Conf. Multimedia, pp.
358{361, 1996.
[5] C. S. Phinhanez and A. F. Bobick: \Approximate world models:Incorporating qualitative and linguistic information into visionsystems," Proc. AAAI, pp. 1116{1123, 1996.
[6] V. R. Lesser and D. D. Corkill: \The distributed vehicle monitoring testbed: A tool for investigating distributed problem
solving networks," AI Magazine, pp. 15{33, 1983.
[7] E. H. Durfee and V. R. Lesser: \Partial global planning: A
coordination framework for distributed hypothesis formation,"
IEEE Trans. SMC, Vol. 21, No. 5, pp. 1167{1183, 1991.
[8] K. Hosoda and M. Asada: \Versatile Visual Servoing without
Knowledge of True Jacobian," Proc. IROS, pp. 186{193, 1994.
[9] 十河, 石黒, 石田: \空間的制約の伝搬に基づく定性的空間構造の同定," 電子
情報通信学会論文誌, Vol. J81-D-II, No. 10, pp. 2311{2320, 1998.
十河 卓司

1997 年京都大学工学部情報工学科卒業， 1998 年同大学院修士課程修了．現在，同大学院情報学研究科博士後期課程在学中．視覚情報処理に関する研究に従事．
人工知能学会，情報処理学会 各会員．
（日本ロボット学会学生会員）
木元 克美

JRSJ Vol.17 No.7

|8|Oct., 1999