機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Local Image Feature 口頭発表

固有値テンプレートによるFast Graspability Evaluationの 高速化

Author
真野航輔 長谷川昂宏 山内悠嗣 山下隆義 藤吉弘亘 堂前幸康 川西亮輔 関真規人
Publication
日本ロボット学会学術講演会,2017

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産業用ロボットや生活支援ロボットの重要なタスク の1つとして,ボルトやリモコン等の物体把持が挙げら れる.このタスクを実現するには,ロボットに搭載され たビジョンセンサを用いてRGB画像や距離画像を撮影 し,物体の最適な把持位置を検出する必要がある.この ような物体把持位置検出法は,機械学習に基づく手法と モデル当てはめに基づく手法に大別できる.モデル当て はめに基づいた把持位置検出法は,Fast Graspability Evaluationが提案されており,ロボットのハンドモ デルを用いて把持位置を検出する.また,把持物体の 3 次元点群を円柱等の単純なモデルで当てはめること で,物体の把持位置を推定する手法も提案されている.機械学習に基づく把持位置検出法は,最適な把持 位置を検出するために,学習用画像から得られる特徴 量を用いて物体の把持位置をSVMやニューラルネット ワークで学習させる.また,畳み込みニューラル ネットワークにより画像特徴量も学習過程で獲得する ことで,より最適な把持位置を検出する手法も提案さ れている.様々な把持位置検出法の中でも Fast Graspability Evaluation (FGE) では,対象物体領域に ハンドモデルの 2 値画像を畳み込むことにより,高速 に把持位置を検出することができ,産業用ロボットで 利用されている.しかし,高精度な把持位置検出を実 現するには,ハンドの開き幅や回転角度等の状態数を 増やして 2 値画像を畳み込む必要がある.これにより ハンドの状態数に応じて計算コストが増えるという欠 点がある. 本研究では,固有値テンプレート法を導入した FGE により物体の把持位置を高速に検出する.提案手法は, オフライン処理でロボットハンドと物体が衝突する領域 と接触する領域のそれぞれに対してハンドテンプレー ト群を生成しする.生成したハンドテンプレート群に 特異値分解を適用することでテンプレート群をコンパ クトに表現し高速化を図る.

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