計測自動制御学会東北支部 第265回研究集会（2011．6．28）
資料番号 265−5

壁移動ロボットを用いた防犯システムの構成と評価

Design and Evaluation ofa Security Systems UsingWallClimbing
Robots○山本祐輔†、長嶺峻十、小松昭二！二、藤岡与周†
りし戸工業大学大学院電子電気・情報工学専攻

OYusukeYamamoto，ShunNagamine，AkiraKomatsuandYoshichikaFujioka
Graduate SchoolofElectrical，Electronic andInformation Englneering，

HachinoheInstitute ofTechnology
キーワード‥壁移動ロボット（WallClimbingRobots）、ネオジム磁石（NeodymiumMagnet）、防犯カメラ（Security Camera）

連絡先：〒031−8501 青森県八戸市大字妙字大開88・1
八戸工業大学工学部システム情報工学科 藤岡与周
TEL：0178・25−8063 FAX：0178・25・1691E−mail：fujioka＠hi−teCh．ac．jp

1．はじめにるr 固定防犯カメラから犯人の特定を行う場

防犯対策として複数個の固定防犯カメラが合、撮影内容を確認しその都度、時間と労力用いられている。これらのカメラは通常天井をさかなければならないため非常に手間と時などの高い位置に設置されることで犯罪を抑間がかかる。これらの2つの問題に対し、磁制する役割を果たしており、犯罪の瞬間を記力を使った有線壁移動監視ロボットによる柔録することで、様々な場所で犯人の逮捕に役

軟かつ自律的なカメラ死角の減少と犯人の顔立っている。しかし、そんな固定防犯カメラの特徴をあらかじめリスト化し、防犯カメラ撮影時に自動で犯人を認識できる特徴認識処にも問題点がいくつかある〔」

1つは固定防犯カメラを設置する場合の問題である。多数の固定カメラを配置する場合、理による防犯システムの楕成と評価を提案する

カメラの固定や配線といった取り付け作業が大変である。また、店内では客の動きや商品

2．壁移動監視ロボットの応用場所の入れ替えなど刻一刻と変わる状況の中でカ

図1に示すような工事現場や図2の駐車場、メラの死角が生じてしまい、必ずしも所望す

図3に示す小売店などでは広範囲の防犯が必る角度から画像が得られるとは限らない。

要であったり、固定防犯カメラでは撮影しきもう1つは盗難が起こった場合の問題であれない死角等が発生するまた、こういった死角では盗難が頻繁に発生する工事現場では夜間、現場から人がいなくなり無人状態のために資材や重機が盗まれる
駐車場では車上荒らしで金品や車を盗まれる可能性がある。また小売店では人や物の影になり死角が発生し、商品が盗まれる。
こういった盗難が起こりやすい場所に壁移動監視ロボットを配置することで固定防犯カ

図1．工事現場の様子

メラよりも幅広く監視を行うことが可能になる。また、特徴認識処理を活用することで、より効果的に防犯対策を行えると考える。本
研究では小売店を例に取り上げて説明していく。

2．1店内での防犯カメラの問題

死角を出来る限り減少させるには、死角の図2．地下駐車場の様子

数だけ防犯カメラを設置することになるが、図4に示すように4つの棚でも10個のカメラが必要となる。このように、棚が増えるとそれ以上にカメラの台数が必要となるため、固定カメラの場合は配線作業にかかる時間が増え、無線LANを利用した無線カメラの場合は、無線LAN回線の奪い合いが起こり、十分な通信が困難になると考えられる。また、棚の配置換えや買い物中の客の移動に伴い死角が変化するので、突発的に発生した死角を補うためには、通常の固定カメラでは特徴認
識処理がないために、監視役が固定カメラの図3．小売店の様子三三ニナラ、撮影内容の確認を行ったり、指名手配犯や挙動の怪しい人を判別しなければならない。そのため、店員の仕事が増えることになり、本来やるべき仕事の作業効率が低下する。

これらを解決する為に本研究では有線壁移動監視ロボットによる特徴認識処理を用いた防犯対策を提案する

図4．監視カメラの配置

3、有線壁移動監視ロボットの導入
3．1有線壁移動監視ロボットを導入するメリット
このような死角変化により生じる問題の解決策として以下が挙げられる。

・ロボットに監視させることで、店員に余計な仕事を与えることが無い。
・足元を移動するよりも、壁や天井を移動することでそれほど人の邪魔になることはない（．

このロボットの主な特徴を挙げると以下の図5．有線壁移動監視ロボットの配置

とおりとなるrl、高所や低所などへのカメラ設置高さ変更が容易である。

2、複数の監視ロボットを自動的に配置さ3．2．1環境把握機能

壁移動監視ロボットを自動で配置する場合、どのように壁移動監視ロボットへ周囲の情報せることにより、死角の変化に柔軟に対応でを与えるかという問題があるそこで、有線きる

壁移動監視ロボットに3次元レーザースキャ3、配線作業などが自動化され、このための工数が不要である。

ナを搭載し、図6に示す開店前の店内を走行させ、店内の障害物等の情報をスキャンさせる。

3．2有線壁移動監視ロボットの基本構成
そこで、本研究では、以下に示す概念に基スキャンした店内の3次元データをマップとして他の機体と共有し、図7に示すようにづく壁移動監視ロボットシステムの構成を提マップ内の棚と棚の間といった死角となる場案する。

所へ自動的に移動する。また、この際に監視・環境把握機能：3次元レーザースキャ

位置がかぶらないようにするため、電子コンナ、電子コンパスを搭載。（自動壁移パスを駆使してお互いの位置を確認し、持ち動機能のため）一場を判断する。

・ 通信機能：軽量なLANケーブルによる高速な通信が可能である
・ 電力供給：PoE（PowerofEther）から電力を供給する（バッテリー不要）
・移動機能：壁に強力磁石で吸着。ノ 2つのタイヤで移動・撮影機能：首振り機棉を有する高精細カメラを搭載

図6．有線壁移動監視ロボットでマップの作成

磁石間の隙間調節である また、タイヤは滑ることがあるので滑り止めマットを取り付け、スリップ防止の工夫をする必要がある

3．2．5撮影機能
必要に応じて、高さ方向にも複数のカメラ配置が必要であり細かな物体の識別が重要であるため首振り機構を有する高精細カメラを搭載しなければならない
図7．自動配置例

4無線LANとバッテリー搭載の試作機
3．2．2通信機能

前回作成していた試作機とは違い無線LAN を搭載しないため壁移動監視ロボット

前回、無線LANとバッテリーを搭載した
無線壁移動ロボットのプロトタイプを製作した。その時の主な機能は以下であるの軽量化が行える。使用する通信ケーブルは軽量なLANケーブルを使用し高速な通信を可能とする。

4．1壁面の移動方法

この機体は、ネオジム磁石を使い、磁性塗料を塗布した壁に吸着し、底部に装着してい3．2．3電力供給るタイヤを用いて壁面を移動する機体の底PoEを使用することで通信・電力供給を行部を図8に示す。また、壁面を移動する際に、う。前回作成していた試作機とは違いバッテ

図9に示すように、ネオジム磁石と壁面の間リーが不要のため壁移動ロボットより軽量でに摩擦の少ないシールを挟むことにより、ス安価に行うことができるムーズに壁面を移動することができる。

3．2．4移動機能

本研究では、壁に強力磁石で吸着し、二つのタイヤで移動する方法を用いる〔ノ 他の吸着方法として、吸盤を使った物や、フアンを回転させ、風力で吸着するものもあるが、吸盤は壁が平らでないと吸着できず、フアンは吸着する際に常にフアンを回転させる必要があるため、バッテリーの燃費が悪く、騒音の問図8．本体の底部題もある、。それに対し、磁力を用いる場合、吸着の際にバッテリーを消費することがなく、多少凹凸のある壁にも張り付くことができ、騒音もないので、監視に適していると考えられる。

磁力を用いる際に重要となるのが、壁面と＼ 低摩揮
シール

図9．試作移動台車への強力磁石の配置

4．2命令の制御方法

消耗の激しさである。今回例に取り上げた小機体上部には、ネッ下ワークユニット、カ売店のように、ある程度の稼動範囲を決めれメラ、無線LANアンテナ、バッテリー、動る場合、無線よりも有線型壁移動監視ロボッ

力制御ユニットを搭載している

トの方が都合が良いことが多いノ

つまり、狭い範囲の監視であれば稼働範囲4．2．1各部位の働き試作したプロトタイプの構成を図10に示を1台1台の有線壁移動ロボットに決めることができる

し しかもロボットの動きが少ないす。図中の①から⑤は以￣Fのとおりである

ため、混線の可能性が低くバッテリー供給や①ネットワークユニット：受信した命令を各通信機材も必要がないため安価である。また、制御ユニットに伝送する

機体の軽量化にも繋がる完全な死角の除去②カメラ：映像を撮影し、ネットワークユニは難しいが、稼働範囲内での棚の移動などのットに送る∵

ほとんどの状況変化に対応できると考える③無線LANアンテナ：通信量の少ない近くにどのマシンがいるかなどのネゴシエーショ

5、分散並列処理システムの構想ンを行う。

5．1有線壁移動監視ロボットを多数使用する④バッテリー：リチウムイオンニ次電池を使場合の問題用し、ネットワークユニットと、動力制御ユ

監視する範囲の広さ、棚の数によっては固ニットに電力を供給する「ノ定防犯カメラに限らず、有線壁移動監視ロボ⑤動力制御ユニット：ネットワークユニット

ットにおいても台数を増やす必要が出てくる「ノから送られてきた命令に従い、モータの動作ファイル保存 ・画像転送用サーバー1台のみを制御する。

で多数の有線壁移動監視ロボットからのカメラ映像を処理する場合には映像をコマ録りにしないと処理が追いつかず、また解像度も低く設定しなければならない／場合によっては、撮影画像内の顔が潰れてしまい特徴を認識できない問題が起こる

5．2分散並列処理システムのメリット

上記の問題の対策として分散並列処理システムを使用する このシステムを使用するこ図10．本体の上部とによる主なメリットを挙げる。

1、画像処理サーバーを増設することで、4．3 無線壁移動監視ロボットと有線壁移動多数の有線壁移動ロボットを扱うことができ監視ロボットの違いる。

現在の試作機は無線型の壁移動ロボットで2、高精細且つ滑らかな映像を録画できるあるし 無線壁移動ロボットにもいくつか問題ことにより、画像が潰れる問題を解消するこがあることが試作して分かった「一つは重さとができる。の問題である。そしてもう一つがバッテリー5．3分散並列処理システムの接続例

分散並列処理を使用した場合の接続構成は6．防犯システムの向上
壁を移動しながら監視を行うだけでは防図11に示すように、各クラスタ内のサーバ犯システムとして貧弱なため、有線壁移動監ーに可能な数の有線壁移動ロボットとの通信視ロボットで撮影した画像からあらかじめ用を割り当て、画像データをクラスタへ渡す意した画像と照らし合わせ、犯人を特定できそれぞれのサーバーに渡された画像データをる機能をつける。顔の認識と個人の特徴を認

マスターサーバーへ渡しディスプレイに表示識できるシステムを構築することで、特徴認することで滑らかな映像を扱うことができる。

識処理として、防犯システムを向上できるか評価を行う

6．1テンプレートマッチング
特徴認識処理を用いる場合に使用する手法

として指定した画像（テンプレート）が入力画像のどこにあるかを探す、テンプレートマ
ッチング手法を使用するこのとき、テンプレートと画像データがどれだけ似ているか（類似度）にはグレースケール化を用いて白黒の濃淡を計算し、類似度を評価する。
図11．分散並列処理システムの接続類似度を比較する方法として今回は2枚の画像間の類似度を示す相互相関関数を求めて、関数が最大となる画素の位置差を平均移動量

5．4 監視画面の表示
監視画面の表示方法はサーバーごとに番号とする相互相関法を用いる。

相互相関関数を求める式は従来使用されてで表示選択できるようにし、ズームUPも可いる以下の（1）、（2）を使用する‥ 入力画像を能である。また、1台のサーバーに4台の受Ⅰ、入力画像サイズを〜lXNに対し、テンプレ信機を設定したとしても、設定したサーバーート画像をTとして、相互相関関数Cを求めの画面が4分割される。図12に表示例を示る。1，」は2次元画像上の探索座標で、相互す。

相関係数Cの値が最大値の1に近いほど、類似度が高いr図13にテンプレートマッチングのフローチャートを示す

図12．監視画面

一めr・T′のr︵㍍∑晶〃∑晶−rノ→﹁．

拓■一∑∑r（り）

力紳，ノ）＝r（り）

肘∑伺

ト〃∑伺・圧紳，ノ）＝仲，ノ）︑′のr

肘∑ d・T 一・′のrM∑ 〃・・・（1）図14．顔認識実験結果
6．3 相関値について

顔認識実験の結果から、相関値（2つの画像がどのくらい似ているかを値にしたもの）を用いることで相関値以下の領域を検出できないようにしたノ 相関値は相互相関関数を用いることにより算出することができる。これを利用することで特定の個人を判別することができると考える
6．3．1相関値の測定

本実験では4人の顔画像から特定の個人を識別するため、相関値を設定することとするこ

今回は手入力による相関値の測定を行った．
図13．テンプレートマッチングのフローチャート

測定結果は以下の図15のようになったし 今
後は手入力によって操作していた相関値を測定するプログラムを開発することが必要であ

6，2顔認識実験

テンプレートマッチングプログラムと4人ると考える。またテンプレート画像と同じ画の顔画像を使用し、特定の人物のみを識別で像の相関値をとった場合最大値である1．0できるかの実験の結果、特定の人物以外の顔も認識される。

全て認識してしまう、二 これはテンプレートマッチングが、テンプレート画像に最も類似している部分を探索し矩形を表示するため、人間の顔なら全て認識してしまったことが考えられる二 実験の結果を図14に示す

17のような犯人のテンプレート画像があった場合、図18に示すように、PCクラスタにカメラから送られてきた1枚の入力画像から分散並列処理でテンプレートマッチングを実行し、図19の位置で顔を認識する 矩形内の顔画像を抽出することで犯人と同じ特徴を持っているかの確認を行う、その際、相関値や正規化を使用し、特徴を抽出することによ図15．顔認識実験結果

り、高速に特徴認識を行うことができる。また、分散処理によって処理を行う場合は分散

6．3．2相関値を利用した顔識別実験の結果

相関値の測定結果より、今回のモデル4人
では相関値は0．74が最適であることが分かったため「相関値0．74以上の最も類似している部分を矩形で表示する」というプログラム

してスキャンしている部分よりテンプレート画像分余分にスキャンすることで、顔の途中で処理が切れないように実行するL そのなかで一番類似度の高いものを使用する為、正確な特徴認識処理が行えるを追加したところ、4人の顔画像から特定の個人の識別に成功した
6．3，3画像の正規化

テンプレート画像を基準に顔の傾きと大小の誤差を補正する、正規化を行う。今回はア

図17．犯人のテンプレート画像

フィン変換を用いて顔画像を正規化する。両目の座標から傾きと大小の誤差を算出し、アフィン変換することで正規化を行い、相関値を0．74以上に設定してテンプレートマッチングしたところ、図16のように、顔の認識に成功した。

図18．テンプレートマッチング実行図

図16．傾いた画像の正規化、認識結果

6．4 特徴認識処理
マスターサーバーには、あらかじめ犯人リストのテンプレート画像を登録しておく。図（1）ネットワーク部やカメラ部などを含む全体構成を、いかに軽量に実現するかが課題となるL（2）さらに、ロボット間で自動的に配置決定や通信回線確立などを行うためのアルゴリズムを開発する必要がある。
（3）今回は4人の顔画像を用いて相関値を設定したが、も大量の顔画像を使用し実験、研究することでシステムの信頼性が向上する
図19．

入力画像から顔を判別と考えられる（4）有線型壁移動ロボットの試作機の作成

6．5防犯システムとしての応用を行う必要がある。

これらの方法を用いることにより、個人の特（5）分散並列処理システムのアルゴリズム徴を認識出来るため、テンプレート画像を用を開発し実際の現場で特徴認識処理の検証・意することで手配犯の顔と照らし合わせ検出評価をする必要がある。

することが可能になる そこで、店員もしくは警備員には、あらかじめ携帯端末を持たせ謝辞ることで、システムが犯人の特徴と一致した本研究を進めるにあたり参考にさせていた

場合、 端末に警告を知らせる。場合によってだいた、OBの若山亮佑さんには心よりお礼申は撮影画像を送信し、端末に映すことで、店し上げます

員の仕事量を減らすことが可能になると考える。

参考文献［1］広瀬 茂男，長久保 晶彦，外山 良成，
7．まとめ

本稿では、小売店など状況に応じて柔軟に四足壁面移動ロボットNINJA1の開発，日本機械学会論文集C編，57巻540

構成を変化させる必要のある環境における監号，1991−8，PP．26792686

視カメラシステムについて、配線問題を解決［2］東 正之，日高義浩，宮城 弘守，壁面移できる有線壁移動監視カメラシステムの構成

動ロボット 推力押付タイプの基礎研究，日を提案した。また、個人の特徴認識において

本機械学会講演論文

特徴認識処理プログラム内に「画像中の最も集，No．005−2，2000−10，PP．177−178

類似している部分の相関値が、設定した相関［3長苓馴鹿，山本祐輔，小松昭，藤岡与周：壁移値以上であれば矩形を表示する」というプロ動ロボットを用いた防犯システムの構成，平グラムを追加することで今回に関しては、最成22年度第1回情報処理学会東北支部大適な相関値は0．74になることが実験を通し会，Vol．2010−1，No．18，2010て明らかになったし

壁移動台車の試作と動作検証はほぼ終わりに近づいている。今後の課題として、以下が挙げられる′