JP4931022B2 - 衣類状態推定方法及びプログラム - Google Patents
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Description
また、パッチの重心位置から法線方向に観測データを探索する際、前記観測データとして、距離画像形式で保存した3次元観測データを用いて行うことができる。
1)複数の候補形状から正しい形状を選出する際の頑健性が高まる、
2)推定後、ハンドリング動作に必要な情報を算出する際の精度が向上する。
自動ハンドリング応用の局面においては、把持点に関する位置や法線方向の正確な値は既知であると仮定できる。そこで、確実な部分から順に予測形状モデルと観測データとの対応付を行い、徐々に張り合わせるように変形する。
1)三角パッチの重心から伸ばした法線を観測画像面に投影し、その投影線上を細分した各点ごとに距離画像が観測されているかどうか、されていればその値を求める。具体的には、各点を取り囲む4画素の距離値を調べ、距離データが観測されていれば、それらの値を用いてサブピクセルオーダの3次元座標値を算出する(図中A,B,C,D,E) 。
2)算出された3次元点と重心を結ぶベクトルと法線ベクトルの角度(図中θ)を候補点ごとに算出し、最も角度の小さい点(D)を法線方向に観測された観測点とする。
1)隣接する頂点からそれとの間隔を保つような力、
2)一つの隣接頂点を介して接続する頂点からそれとの間隔を保つような力を加える。
1)、2)はそれぞれモデルの伸縮性、曲げ剛性に対応する。また、外力として、
1)すべての頂点に重力、
2)前述の張り合わせパッチリスト上にあるパッチを構成する頂点に、パッチ重心位置を、その法線方向に探索した観測データへ引き付ける力の1/3(パッチを構成する3点でパッチに加える力を3等分するため)を加える。
Atxt+1+fx,t =-γ (xt+1- xt)
の方程式( y,zも同様) を用いて逐次近似的に算出することにより、変形形状を得る。ただし、ここで、xt は時刻t におけるすべての頂点のx座標を並べたベクトルを表し、At、fx,t は、それぞれ、形状保存力から算出される正方行列、外力から算出されるベクトル、γは逐次近似のステップ幅を決定する係数である。
Claims (6)
- 把持点で把持した対象衣類の形状を予測した予測形状モデルと、前記対象衣類を撮影した観測データとの整合度を比較することにより、対象衣類の状態を観測データから推定する衣類状態推定方法において、
前記予測形状モデルを、前記観測データからのフィードバックをもとに修正して、より実際の形状に近づけ、
この修正した予測形状モデルを用いて、対象衣類の状態を推定する、
ことから成る衣類状態推定方法。 - 前記予測形状モデルの修正は、把持点に関する位置及び法線方向の値が既知であると仮定して、確実な部分から順に予測形状モデルと観測データとの対応付を行い、徐々に張り合わせるように変形する請求項1に記載の衣類状態推定方法。
- 前記予測形状モデルの変形は、対象の予測形状モデルを三角パッチとその頂点で表し、対応が得られた部分とその近傍のパッチを示す張り合わせパッチリストを用い、このリスト上のパッチの各々について、その法線方向に観測データが存在するか調べ、見つかれば、パッチ重心位置がその観測データ点の方向へ移動するように力を加えることにより行う請求項2に記載の衣類状態推定方法。
- 前記予測形状モデルの変形は、観測データの把持位置にモデル把持位置と法線方向が一致するように予測形状モデルを重ねて置き、把持位置のパッチを張り合わせパッチリストに加え、次に、リスト上のパッチ重心が観測データにほぼ重なった時、その隣接パッチを新たにリストに加え、以下同様な処理を繰り返すことにより行う請求項3に記載の衣類状態推定方法。
- パッチの重心位置から法線方向に観測データを探索する際、前記観測データとして、距離画像形式で保存した3次元観測データを用いて行う請求項3に記載の衣類状態推定方法。
- 把持点で把持した対象衣類の形状を予測した予測形状モデルと、前記対象衣類を撮影した観測データとの整合度を比較することにより、対象衣類の状態を観測データから推定する衣類状態推定プログラムにおいて、
前記予測形状モデルを、前記観測データからのフィードバックをもとに修正して、より実際の形状に近づけ、
この修正した予測形状モデルを用いて、対象衣類の状態を推定する、
ことから成る各手順を実行させる衣類状態推定プログラム。
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