JP2010071743A - 物体検出方法と物体検出装置およびロボットシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】少なくとも矩形状の側面を一つ有する対象物の三次元空間上の位置及び姿勢を検出する方法であり、対象物からの距離を計測して距離データを取得し、距離データ上の所定単位毎の法線方向を算出し、各法線方向の方向が所定の角度差以内となるように複数の領域に分割して検出対象とする対象領域を選択し、対象領域の他の領域との境界線を求め、対象領域の重心を通る軸線を求め、軸線により境界線を2分割し、分割された各境界線をハフ座標に変換し、ハフ空間に変換された分割された境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票し、最大投票数をそれぞれ加算して最大投票角度を求め、最大投票角度に基づいて対象物の位置及び姿勢を検出する。
【選択図】図1
Description
しかし、この方法では対象物が全て同じ姿勢である場合には有効であるが、山積み状態である場合など、対象物がCCDカメラに対しランダムな姿勢の場合には、対象物の位置及び姿勢を検出することが困難であった。
また、パーツフィーダは一種類の対象物に対して専用のものが必要となるため、対象物が多種類存在する場合にはパーツフィーダの設置に掛かるコスト及び手間が大きくなりロボットの把持作業の自動化の障害となっていた。
例えば、距離データ画像上の特徴点を複数検出し、各々の特徴点の位置関係を予め記憶しておいた対象物の形状モデル上での特徴点間の位置関係とを比較して最も一致する特徴点群を選別することで物体検出を行うことができる(特許文献1参照)。
しかも、慣性主軸まわりに対象物を仮想的に回転させたときの一致度を調べる方法では、処理時間が掛かるという問題もある。
本願発明(請求項1)は、少なくとも矩形状の側面を一つ有する対象物の三次元空間上の位置及び姿勢を検出する物体検出方法であって、前記対象物上の各位置からの距離を計測して距離データを得る距離データ取得ステップと、前記距離データ上の所定単位毎の法線方向を算出する法線方向算出ステップと、前記法線方向算出ステップにおいて算出された前記各法線方向の方向が所定の角度差以内となるように、前記距離データを複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップにおいて形成された複数の領域から検出対象とする対象領域を選択する対象領域選択ステップと、前記対象領域の他の領域との境界線を求める境界線算出ステップと、前記対象領域の重心を通る軸線を求める軸線算出ステップと、前記軸線により前記境界線を2分割し、前記分割された各境界線をハフ座標に変換するハフ変換ステップと、前記ハフ空間に変換された前記分割された境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票し、最大投票数をそれぞれ加算する投票ステップと、前記最大投票数の加算値が最大となる最大投票角度を求め、前記最大投票角度に基づいて前記対象物の位置及び姿勢を検出する位置検出ステップと、を有していることを特徴としている。
また、前記対象領域選択ステップ実行後、選択された前記対象領域を前記対象領域が含まれる平面座標系に変換する平面変換ステップを実行し、前記境界線算出ステップでは前記平面座標系においての前記対象領域の他の領域との境界線を求め、前記軸線算出ステップでは、前記平面座標系においての前記対象領域の重心を通る軸線を求めることが好ましい(請求項3)。
また、前記軸線算出部は、前記対象領域選択部により選択された前記対象領域を前記対象領域が含まれる平面座標系に変換し、当該平面座標系においての前記対象領域の他の領域との境界線と前記対象領域の重心を通る軸線を求めることが好ましい(請求項7)。
また、前記軸線算出部は、前記対象領域の慣性主軸を第1の軸線、前記第1の軸線と直交する軸線を第2の軸線として算出し、前記ハフ変換部は、前記第1の軸線及び前記第2の軸線によってそれぞれ2分割された4つの各境界線をハフ座標に変換し、前記投票部は、前記ハフ空間に変換された前記4つの境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票することが好ましい(請求項8)。
また、ランダムな姿勢の前記対象物を収納するワークストッカを有し、前記物体検出装置の前記距離センサが前記ワークストッカの全領域の内、予め設定された所定の部分領域について前記距離データを取得することも好ましい(請求項11)。
また、システムが良好なロバスト性を確保することができ、対象物がランダムな姿勢をとっても安定して対象物を検出することができる。
まず、本発明の一実施形態にかかる物体検出装置を用いたロボットシステムの概略構成について説明する。
図2に示すように、ロボットシステム100は、物体検出用演算装置(演算装置)50,ロボット制御装置70,ワーク搬送ロボット81,把持装置82,距離センサ83及びワークストッカ84によって構成されている。距離センサ83,演算装置50,ロボット制御装置70及びワーク搬送ロボット81はそれぞれ通信可能に接続されている。
ワークストッカ84は、検出対象物(対象物)としてのワークWが入った箱状の容器である。ワークストッカ84には多数のワークWがランダムな姿勢(ワークWがとる三次元の方向)で山積みに収納されている。ワークWは、少なくとも1つの矩形状の側面を有している。本実施形態ではワークWは直方体であり、ワークWの各側面が矩形となっている。
距離センサ83はワークストッカ84の上方に配設されており、ワークストッカ84の全領域において、後述する距離データを検出するように設定されている。
ロボット制御装置70は、コンピュータにより構成されており、ロボットシステム100の各部機器を制御するように構成されている。
以下、演算装置50の機能構成について説明する。演算装置50は図1に示す手順に沿ってワークストッカ84内のワークWを検出するようになっている。
先ず、ステップ101では、ワークストッカ84内のワークWに対して、距離センサ83を用いて距離データ(距離画像)を取得する(距離データ取得ステップ)。
なお、本実施形態においての、距離データとは、平面(x軸,y軸)上の位置情報と、各ピクセルに対応するワークWと距離センサ83との距離(z軸)の情報を平面上のピクセル(画素)単位で有するものである。
なお、平面の方程式は次式(1)で表される。
そして、上式(1)の係数a,b,cは、距離データ上の各点の座標を(xi,yi,zi)i=1,…,nとすると次式(2)で表わされる。
さらに、次式(3)により距離データ上の各点に対応する平面方程式の係数a、b、cが算出される。各点(局所的な平面)の法線ベクトルはn=(a,b,−1)となる。
ステップ104では、ステップ103で分割された領域から検出対象となる領域(対象領域)が選択される(対象領域選択ステップ)。ステップ104では、領域の面積が大きいものを優先して選択するようになっている。
なお、ステップ104で選択された領域中の各点は、法線ベクトルの方向が同じ(またはほぼ同じ)であるため、選択された領域は同一の平面上に存在すると考えることができる。換言すると、所定の閾値Mの値は、選択された対象領域が平坦な面(平面)であるとみなせるように予め実験等により設定される。
ステップ106では、ステップ105で2次元に変換された領域1に対して、図3に示すように、領域1の重心2の位置と慣性軸(重心2を通る軸線)とを求める(軸心算出ステップ)。
本実施形態では、計算を簡略化するとともに検出精度を向上させるために、ステップ106において慣性主軸(長軸3,第1の軸線)と、長軸3に直交する慣性軸(短軸4,第2の軸線)との2つの慣性軸を求める。重心2及び慣性主軸の算出は公知の方法でなされる。なお、本実施形態では長軸3と短軸4との2つの慣性軸を用いるが、慣性軸については一つだけでもよい。
ハフ空間への投票について、より詳細に説明すると、図3に示すように、投票ステップでは、4つのエッジ5a〜5dに対し、それぞれ別々のハフ空間6a〜6dに投票する。
本実施形態では、ワークWの各面が矩形であることから周囲エッジ5a〜5dは長軸3及び短軸4に対してほぼ平行とみなされるため、投票する際に角度を限定すれば投票に係る計算量を低減して処理時間を短縮させることができる。
次に各ハフ空間6a〜6dに対し角度毎の最大投票数7a〜7dを算出する。各最大投票数7a〜7dを角度毎に加算することで最大投票数の和8を算出し、その中から最大値をとる角度(最大投票角度)θを求める。
そして、求めた矩形の形状と、予め演算装置50に記憶されたワークWの形状に合致しているか否かを判断して対象領域がワークWであることが判別される。
また、矩形の2次元空間上での位置及び姿勢と選択した領域を三次元空間から平面座標系への変換した変換量により対象物の位置姿勢を算出することができる(ステップ108)。
本発明の一実施形態にかかる物体検出装置及びロボットシステムはこのように構成されているので、距離データからワークWの矩形状の側面の位置(距離)と姿勢(三次元的な向き)とを算出を求めることにより、演算装置50による演算量(計算量)を少なくすることができ、演算装置50を構成するコンピュータにかかるコストを抑制しても検出対象物の位置及び姿勢の検出を良好に行なうことができる。
例えば、実施形態では、距離センサによりワークストッカの全領域においての距離データを検出していたが、ワークストッカの上面のうちの一部分の部分領域を演算装置に予め設定しておき、ワークストッカの部分領域のみ距離データを検出して得られた距離データに基づいて、対象物の位置及び姿勢を検出するように構成してもよい。
このように構成することにより、ワークストッカの全領域についての距離データを用いる場合よりも少ない計算量で対象物を検出することができる。
2 重心
3 長軸(慣性主軸,第1の軸線)
4 短軸(第2の軸線)
5a〜5d 分割されたエッジ(境界線)
6a〜6d ハフ空間
7a〜7d 角度毎の最大投票数
8 角度毎の最大投票数の和
50 物体検出装置
70 ロボット制御装置
81 ロボットアーム
82 エンドエフェクタ
83 距離センサ
84 ストッカ
100 ロボットシステム
Claims (11)
- 少なくとも矩形状の側面を一つ有する対象物の三次元空間上の位置及び姿勢を検出する物体検出方法であって、
前記対象物上の各位置からの距離を計測して距離データを得る距離データ取得ステップと、
前記距離データ上の所定単位毎の法線方向を算出する法線方向算出ステップと、
前記法線方向算出ステップにおいて算出された前記各法線方向の方向が所定の角度差以内となるように、前記距離データを複数の領域に分割する領域分割ステップと、
前記領域分割ステップにおいて形成された複数の領域から検出対象とする対象領域を選択する対象領域選択ステップと、
前記対象領域の他の領域との境界線を求める境界線算出ステップと、
前記対象領域の重心を通る軸線を求める軸線算出ステップと、
前記軸線により前記境界線を2分割し、前記分割された各境界線をハフ座標に変換するハフ変換ステップと、
前記ハフ空間に変換された前記分割された境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票し、最大投票数をそれぞれ加算する投票ステップと、
前記最大投票数の加算値が最大となる最大投票角度を求め、前記最大投票角度に基づいて前記対象物の位置及び姿勢を検出する位置検出ステップと、を有している
ことを特徴とする物体検出方法。 - 前記対象領域選択ステップでは、前記領域分割ステップにおいて形成された複数の領域の中から最も面積が大きいものを選択する
ことを特徴とする、請求項1記載の物体検出方法。 - 前記対象領域選択ステップ実行後、選択された前記対象領域を前記対象領域が含まれる平面座標系に変換する平面変換ステップを実行し、
前記境界線算出ステップでは前記平面座標系においての前記対象領域の他の領域との境界線を求め、
前記軸線算出ステップでは、前記平面座標系においての前記対象領域の重心を通る軸線を求める
ことを特徴とする、請求項1又は2記載の物体検出方法。 - 前記軸線算出ステップでは、前記対象領域の慣性主軸を第1の軸線、前記第1の軸線と直交する軸線を第2の軸線として算出し、
前記ハフ変換ステップでは、前記第1の軸線及び前記第2の軸線によってそれぞれ2分割された4つの各境界線をハフ座標に変換し、
前記投票ステップは、前記ハフ空間に変換された前記4つの境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票する
ことを特徴とする、請求項1〜3のいずれか1項に記載の物体検出方法。 - 少なくとも矩形状の側面を一つ有する対象物の三次元空間上の位置及び姿勢を検出する物体検出装置であって、
前記対象物上の各位置からの距離を計測して距離データを取得する距離センサと、
前記距離センサの計測値に基づいて演算を行なう演算装置と、を有し
前記演算装置は、
前記距離データ上の所定単位毎の法線方向を算出する法線方向算出部と、
前記法線方向算出部において算出された前記各法線方向の方向が所定の角度差以内となるように、前記距離データを複数の領域に分割し、形成された複数の領域から検出対象とする対象領域を選択する対象領域選択部と、
前記対象領域の他の領域との境界線と前記対象領域の重心を通る軸線を求める軸線算出部と、
前記軸線により前記境界線を2分割し、前記分割された各境界線をハフ座標に変換するハフ変換部と、
前記ハフ空間に変換された前記分割された境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票し、最大投票数をそれぞれ加算する投票部と、
前記最大投票数の加算値が最大となる最大投票角度を求め、前記最大投票角度に基づいて前記対象物の位置及び姿勢を検出する位置検出部とを有して構成されている
ことを特徴とする物体検出装置。 - 前記対象領域選択部は、前記距離データを複数の領域に分割して形成された前記の複数の領域の中から最も面積が大きいものを前記対象領域として選択する
ことを特徴とする、請求項5記載の物体検出装置。 - 前記軸線算出部は、前記対象領域選択部により選択された前記対象領域を前記対象領域が含まれる平面座標系に変換し、当該平面座標系においての前記対象領域の他の領域との境界線と前記対象領域の重心を通る軸線を求める
ことを特徴とする、請求項5又は6記載の物体検出装置。 - 前記軸線算出部は、前記対象領域の慣性主軸を第1の軸線、前記第1の軸線と直交する軸線を第2の軸線として算出し、
前記ハフ変換部は、前記第1の軸線及び前記第2の軸線によってそれぞれ2分割された4つの各境界線をハフ座標に変換し、
前記投票部は、前記ハフ空間に変換された前記4つの境界線をそれぞれ別々のハフ空間に投票する
ことを特徴とする、請求項5〜7のいずれか1項に記載の物体検出方法。 - 対象物を把持するロボットシステムであって、
前記対象物を把持して搬送する搬送ロボットと、
請求項5〜8のいずれか1項に記載の物体検出装置と、
前記物体検出装置の出力に基づいて、前記搬送ロボットの前記対象物に対する移動軌跡を制御するロボット制御装置と、を有している
ことを特徴とする、ロボットシステム。 - ランダムな姿勢の前記対象物を収納するワークストッカを有し、
前記物体検出装置の前記距離センサが前記ワークストッカの全領域について前記距離データを取得する
ことを特徴とする、請求項9記載のロボットシステム。 - ランダムな姿勢の前記対象物を収納するワークストッカを有し、
前記物体検出装置の前記距離センサが前記ワークストッカの全領域の内、予め設定された所定の部分領域について前記距離データを取得する
ことを特徴とする、請求項9記載のロボットシステム。
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