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Bachelor Presentation
1.
平成22年度
卒業発表会 群馬大学工学部情報工学科 太田研究室 4年 DZULFAHMI
2.
研究の背景 つくばチャレンジ2010 研究の目的 多角形認識のアルゴリズム 各処理の詳細 実験・結果 まとめ
3.
近年、ロボットの存在が一般社会の中 でも 人間とロボットの共存
4.
自律移動ロボットの課題 自己位置認識 ⇒自分がどこにいるかを把握 目的地までの誘導 ⇒ランドマークの利用 地点A Land mark ゴール 実世界の環境にロボットの実 つくばチャレン ジへの参加 験
5.
人とロボット
が 共存する 社会へ 「安全」かつ 「確実」に動 く FINISH START つくば市 中央公園1.1km
6.
非常停止 カメ
ラ パソコン エンコー ダ 制御 LRF カメラを利用し、実験を行う: • 多角形認識の処理 • 風景マッチングによる自己位置推 定 • Hough 変換を用いた進行方向算出
7.
課題は、ゴール付近への誘導 自動ドアを認 識する 必要 がある! 自動ドアに注目 特徴となる「ランドマーク」は三角形の印 し 三角形を認識し、ロボットを自動ドアへ誘
8.
処理手順: 1
ノイズの除去 2 2値画像における輪郭検出 3 輪郭凸状の検査 4 多角形の近似処理 5 認識目的の追加条件
9.
1
ノイズの除去 ノイズ(雑音)は、写真などで見られるランダムな粒 状性 ノイズを除去す 本来の画質 る必要がある! が落ちる ガウシアン・ピラミッド分解を適用することで、ノイ ズを除去 ”Down sampling” と ”Up sampling”によるフィルタリ
10.
1
ノイズの除去 Down sampling 入力画像とガウス・フィルタの畳み込み 処理 偶数行と偶数列を間引く Up sampling 入力画像に0の行と列を挿入 補間のために4倍したガウス・フィルタとの畳み込み を行う
11.
元画像
アップサンプ リングした画 像 ダウンサンプ リングした画 像
12.
2
2値画像における輪郭検出 2.1 輪郭検出 (i-1,輪郭(エッジ)⇒隣り合う画素の色・明るさが急激 j-1) (i, j-1) (i+1, j-1) -1 0 1 に変化している部分 (i-1, j) (i, j) (i+1, j) -2 0 2 (i-1,グレイスケールに変換し、エッジの強度(p)を計算 j+1) (i, j+1) (i+1, j+1) -1 0 1 1次微分(グラディエント)、Sobelオペレータを 使用 Sobelオペレー 注目画素、ピクセル単位 タ
13.
2
2値画像における輪郭検出 元画像 輪郭検出 細線化
14.
3
輪郭凸状の検査 Check Contour Convexity 輪郭が凸かどうかを調べる 途中で線が切れたり、他の線と重ねたり、凸凹な形を持 つ線をスキップする
15.
4
多角形の近似処理 4.1 Find Contours 連結成分を持つ輪郭を抽出し、リストに追加 水平・垂直・斜めの線分を圧縮 それぞれの端点のみを残す (x,y) 両端の座標をゲッ (x,y) ト!
16.
4
多角形の近似処理 4.2 ApproxPoly 近似処理⇒Douglas-Peuckerアルゴリズム (線のセグメンテーシ ョン) 近似曲線から一定距離内に元の多角形を構成する点 が全ておさまった場合にアルゴリズムが終了 最終的な近似曲線が決定 三角形に 近似し た! Douglas-Peucker アルゴリズム [2]今井拓也(2006), 動的に描画点数を考慮した非同期数値地図表示システムの設 計と実装, 島根大学 総合理工学部 数理・情報システム学科 卒業論
17.
5
認識目的の追加条件 角度 条件: 誤解
18.
認識ができ
た! 位置情報を 取得した 今後は、画像 の原点と三角 形の重心との 方向情報の推定
19.
θ(角度のズレ)がわか
る! 認識した領域の重心から画像中央部にどのくら いずれているかを計算 方向情報が得られる
20.
輪郭の検出が
例外が発生! うまく取れなかっ た 対策: 細線化のパラメータを調整す る
21.
認識
認識
22.
認識
認識 認識 認識
23.
まとめ 画像内にある物体の輪郭と認識目的の形状 (三角 形)との類似度がマッチングしたことを確認した 。 今後の課題 誤認識への対応 画質が低い画像における認識精度の向上 来年度のつくばチャレンジで実用化するために 、多くの走行実験をこなす
24.
ご清聴ありがとうございま した