JP2014178789A - 追跡装置、追跡プログラムおよび追跡方法 - Google Patents
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Abstract
【効果】 環境における移動体の位置を正しく推定して、当該移動体が適用されるロボットに位置に応じた所定のサービスを正しく提供させることができる。
【選択図】 図1
Description
<予測>
時刻t−1のパーティクルiから時刻tにおけるパーティクルiの位置(方向を含む“状態”)を予測する。この実施例では、移動体12の状態ベクトルはx=[x,y,θ]Tであり、位置(x,y)および向き(θ)で表される。また、パーティクルフィルタはn個(この実施例では、400個)のパーティクルを含み、i番目のパーティクルの状態ベクトルはxi=[xi,yi,θi]Tで表される。この実施例では、時刻tにおけるパーティクルiの状態ベクトルxi tは、数1に従って算出される。
xi t=f(xi t-1,ut-1,Δt)
ただし、数1に示すuは移動体12の動作情報u=[v,ω]Tであり、数2に従って算出される。ここで、vは移動体12の速度であり、ωは車輪16aおよび16bの車軸の中心(図4参照)であり、車軸と垂直な軸周りの角度速である。また、VL、VRは移動体12の左右の車輪(16a、16b)の移動速度であり、Dは移動体12の車輪(16a、16b)間距離である。
xi t=xi t-1+v・cos(θt-1)・Δt
yi t=yi t-1+v・sin(θt-1)・Δt
θi t=θi t-1+ω・Δt
このように、前時刻t−1における各パーティクルiの状態xi t-1から時間tにおける各パーティクルiの状態xi tが予測される。
<観測>
予測された位置における各パーティクルiの尤度および重要度(重み)wi tを算出する。この実施例では、尤度は図5に示すようなグリッドマップについての地図データを用いて算出する。ただし、図5では、移動体12が移動する環境の一部についてのグリッドマップを示す。図5を参照して分かるように、グリッドマップは、複数のグリッド線が縦横に等間隔で描画されることにより生成される。詳細な説明は省略するが、グリッドマップは、移動体12が移動する環境(現実空間)を真上方向から俯瞰的に見た場合の2次元のマップである。つまり、グリッドマップは、世界座標系で作成されている。
wi t=(zi t|xi t)
zi t=hc/Total
ただし、この実施例では、計測値ztは、1周期にスキャンするレーザーの総数Total(この実施例では、1080)のうち、実際に距離を計測したレーザーの数hcについての割合である。ただし、距離センサ22a、22bのそれぞれについて、計測値ztが求められ、尤度もそれぞれの距離センサ22a、22bについて求められる。
<リサンプリング>
観測により求めた各パーティクルiの重みwi tに比例した確率で復元抽出によりパーティクルiを選択し、時刻tでのパーティクルiの集合を求める。したがって、重みwi t(尤度)の小さい(低い)パーティクルiは選択されずに消滅し、重みwi t(尤度)の大きい(高い)パーティクルiは何度も選択され仲間を増やす(***する)。リサンプリングされたパーティクルiが次の推定に用いられる。ただし、この実施例では、各パーティクルiの平均座標が移動体12の位置(xt,yt)として推定され、各パーティクルiの平均の向きが移動体12の向き(θt)として推定される。
Σij = E[(Xi −μi)(Xj −μj)]=E(XiXj)−E(Xi)E(Xj)
ただし、μi=E(Xi)であり、この実施例では、2つの固有値λ1,λ2を算出するため、i=j=1,2である。
Σx−λIx=(Σ−λI)x=0
det(Σ−λI)=0
ただし、この実施例では、2つの固有値λ1,λ2を算出するため、Iは2行2列の単位行列である。
12 …移動体
16a、16b …車輪
18 …操作レバー
22a、22b …距離センサ
30 …コンピュータ
34a、34b …モータドライバ
36a、36b …モータ
38a、38b …エンコーダ
Claims (9)
- 距離センサを設置し環境内を移動する移動体を用いて当該環境内に存在する人間を追跡する追跡装置であって、
前記距離センサで検出された距離データから、距離を計測された点の位置データを算出する位置データ算出手段、
前記位置データ算出手段によって算出された位置データを所定のルールに従って複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段、
前記クラスタリング手段によってクラスタリングされた複数のクラスタの各々が所定の条件を満たすかどうかを判断する条件判断手段、
前記条件判断手段の判断結果に応じて前記複数のクラスタの各々が動的物体または静的物体に対応するかどうかを判別する判別手段、
前記環境についての地図データと、前記判別手段によって静的物体に対応することが判別されたクラスタに含まれる位置データに対応する距離データを用いて、前記移動体の位置を推定する移動***置推定手段、
前記判別手段の判別結果に基づいて前記環境内に存在する1または複数の人間を検知する検知手段、
前記検知手段によって検知された1または複数の人間のうち、1人の人間を選択する選択手段、および
前記選択手段によって選択された人間に前記移動体を追従させる追従手段を備える、追跡装置。 - 前記検知手段によって検知された1または複数の人間の位置を推定する人間位置推定手段をさらに備える、請求項1記載の追跡装置。
- 前記所定のルールは、位置データが示す点同士の距離が所定距離以下または所定距離未満であることである、請求項1または2記載の追跡装置。
- 前記所定の条件は、前記クラスタに含まれる位置データが示す点の数が所定数以下または所定数未満であることを含む、請求項1ないし3のいずれかに記載の追跡装置。
- 前記クラスタリング手段によってクラスタリングされた複数のクラスタの各々の特徴を抽出する抽出手段をさらに備え、
前記条件判断手段は、前記抽出手段によって抽出された特徴が前記所定の条件を満たすかどうかを判断する、請求項1ないし4のいずれかに記載の追跡装置。 - 前記抽出手段によって抽出された特徴は、前記クラスタに含まれる位置データが示す複数の点の分散についての特徴量である、請求項5記載の追跡装置。
- 前記特徴量は、前記クラスタに含まれる位置データが示す複数の点の分散行列についての固有値であり、
前記所定の条件は、前記固有値の最大値が第1所定値よりも大きいこと、または、2番目に大きい前記固有値が当該第1所定値よりも小さい第2所定値未満であることをさらに含む、請求項6記載の追跡装置。 - 距離センサを設置し環境内を移動する移動体を用いて当該環境内に存在する人間を追跡するコンピュータの追跡プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記距離センサで検出された距離データから、距離を計測された点の位置データを算出する位置データ算出ステップ、
前記位置データ算出ステップにおいて算出した位置データを所定のルールに従って複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリングステップ、
前記クラスタリングステップにおいてクラスタリングした複数のクラスタの各々が所定の条件を満たすかどうかを判断する条件判断ステップ、
前記条件判断ステップの判断結果に応じて前記複数のクラスタの各々が動的物体または静的物体に対応するかどうかを判別する判別ステップ、
前記環境についての地図データと、前記判別ステップにおいて静的物体に対応することを判別したクラスタに含まれる位置データに対応する距離データを用いて、前記移動体の位置を推定する移動***置推定ステップ、
前記判別ステップの判別結果に基づいて前記環境内に存在する1または複数の人間を検知する検知ステップ、
前記検知ステップにおいて検知した1または複数の人間のうち、1人の人間を選択する選択ステップ、および
前記選択ステップにおいて選択した人間に前記移動体を追従させる追従ステップを実行させる、追跡プログラム。 - 距離センサを設置し環境内を移動する移動体を用いて当該環境内に存在する人間を追跡するコンピュータの追跡方法であって、
前記コンピュータは、
(a)前記距離センサで検出された距離データから、距離を計測された点の位置データを算出し、
(b)前記ステップ(a)において算出した位置データを所定のルールに従って複数のクラスタにクラスタリングし、
(c)前記ステップ(b)においてクラスタリングした複数のクラスタの各々が所定の条件を満たすかどうかを判断し、
(d)前記ステップ(c)の判断結果に応じて前記複数のクラスタの各々が動的物体または静的物体に対応するかどうかを判別し、
(e)前記環境についての地図データと、前記ステップ(d)において静的物体に対応することを判別したクラスタに含まれる位置データに対応する距離データを用いて、前記移動体の位置を推定し、
(f)前記ステップ(d)の判別結果に基づいて前記環境内に存在する1または複数の人間を検知し、
(g)前記ステップ(f)において検知した1または複数の人間のうち、1人の人間を選択し、そして
(h)前記ステップ(g)において選択した人間に前記移動体を追従させる、追跡方法。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016080671A (ja) * | 2014-10-20 | 2016-05-16 | 純一 水澤 | 人間の動きを測定するロボット計測器 |
JP2018173707A (ja) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 人推定システムおよび推定プログラム |
CN113689471A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-11-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质 |
WO2022259823A1 (ja) * | 2021-06-08 | 2022-12-15 | 株式会社デンソー | 物体認識システム、物体認識方法、物体認識プログラム |
DE102021003051A1 (de) | 2021-06-16 | 2022-12-22 | BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH | System und Verfahren zum personen-und/oder personengruppenindividuellen Leiten von Personen und/oder Personengruppen in Innenbereichen und/oder Außenbereichen |
WO2023157394A1 (ja) * | 2022-02-15 | 2023-08-24 | 株式会社デンソー | 認識システム、認識装置、認識方法、認識プログラム |
JP7420682B2 (ja) | 2020-08-25 | 2024-01-23 | 慶應義塾 | 歩行計測システム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002048513A (ja) * | 2000-05-26 | 2002-02-15 | Honda Motor Co Ltd | 位置検出装置、位置検出方法、及び位置検出プログラム |
JP2005292972A (ja) * | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 対象物認識装置 |
-
2013
- 2013-03-14 JP JP2013051162A patent/JP6094279B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002048513A (ja) * | 2000-05-26 | 2002-02-15 | Honda Motor Co Ltd | 位置検出装置、位置検出方法、及び位置検出プログラム |
JP2005292972A (ja) * | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 対象物認識装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
萩田紀博,外1名: ""生活環境で動作するロボットと人とのインタラクションについての研究動向"", 人工知能学会誌, vol. 第28巻,第2号, JPN6017000988, 1 March 2013 (2013-03-01), pages 217 - 223, ISSN: 0003480953 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016080671A (ja) * | 2014-10-20 | 2016-05-16 | 純一 水澤 | 人間の動きを測定するロボット計測器 |
JP2018173707A (ja) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 人推定システムおよび推定プログラム |
JP7420682B2 (ja) | 2020-08-25 | 2024-01-23 | 慶應義塾 | 歩行計測システム |
WO2022259823A1 (ja) * | 2021-06-08 | 2022-12-15 | 株式会社デンソー | 物体認識システム、物体認識方法、物体認識プログラム |
JP7444136B2 (ja) | 2021-06-08 | 2024-03-06 | 株式会社デンソー | 物体認識システム、物体認識方法、物体認識プログラム |
DE102021003051A1 (de) | 2021-06-16 | 2022-12-22 | BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH | System und Verfahren zum personen-und/oder personengruppenindividuellen Leiten von Personen und/oder Personengruppen in Innenbereichen und/oder Außenbereichen |
CN113689471A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-11-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113689471B (zh) * | 2021-09-09 | 2023-08-18 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质 |
WO2023157394A1 (ja) * | 2022-02-15 | 2023-08-24 | 株式会社デンソー | 認識システム、認識装置、認識方法、認識プログラム |
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