JPH0738223B2 - 移動ロボット用画像認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、被認識体の画像情報から抽出した基本図形お
よび基準モデルの基本図形の両図形に関連する情報に基
づいて基準モデルに対応する被認識体を認識する移動ロ
ボット用画像認識装置に関する。

（従来の技術） 移動ロボットを自律的に走行させる場合には、移動ロボ
ットの目としてカメラ等の撮像装置をロボットに設け、
この撮像装置で撮像した画像の中から目標物を検出しな
がら走行させることが必要である。

このように目標物を検出する方法としては、従来、目標
物に関する特徴を予め基準モデルとして登録しておき、
この基準モデルの特徴情報を用いて、画像の中から目標
物を検出する方法がある。具体的には、この方法の一つ
として、目標物の画像または代表的な二次元形状を基準
モデルとして登録し、撮像画像の中の被認識体の図形と
基準モデルの図形とのマッチングを検出することで、被
認識体に対応する基準モデルを検出し、該基準モデルか
ら該被認識体を目標物として認識することが行われてい
る。

（発明が解決しようとする問題点） 目標物は通常三次元物体であるが、このような三次元物
体を撮像して画像として得られる物体の形状は目標物を
見る方向によって変化して異なるため、上述したように
単純な二次元形状を用いて目標物を検出する従来の方法
では、目標物を適確に検出できず、また検出精度が悪い
という問題がある。

また、目標物の三次元構造をCAD等で記述した三次元モ
デルを用いて、種々の二次元投影図形を発生させ、この
二次元図形によって画像上でマッチングを検出する方法
も他の方法としてあるが、三次元モデルの入力に手間が
かかると共に、モデルの解析や照合が複雑になるという
問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とす
るところは、二次元図形を用いて比較的簡単かつ精度良
く認識処理を行う移動ロボット用画像認識装置を提供す
ることにある。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段） 前記目的を達成するため、本発明の移動ロボット用画像
認識装置は、基準モデルに対応する被認識体を画像情報
から認識する移動ロボット用画像認識装置であって、第
１図に示すように、基準モデルを構成する基本図形を該
図形のパラメータとともに記憶する基本図形記憶手段2
1、基準モデルの前記基本図形間の位置関係を記憶する
位置関係記憶手段23と、被認識体の画像情報から基本図
形を該図形のパラメータとともに抽出する基本図形抽出
手段25と、被認識体の前記抽出した基本図形間の位置関
係を検出する位置関係検出手段27と、基準モデルおよび
被認識体の両者の前記基本図形、パラメータおよび基本
図形間の位置関係に基づいて基準モデルに対応する被認
識体を画像情報から識別する識別手段29とを有すること
を要旨とする。

（作用） 本発明の移動ロボット用画像認識装置は、基準モデルを
構成する基本図形、該基本図形のパラメータおよび基本
図形間の位置関係を予め記憶しておくとともに、被認識
体の画像情報から基本図形をパラメータおよび基本図形
間の位置関係とともに検出し、基準モデルおよび被認識
体の両者の前記基本図形、パラメータおよび基本図形間
の位置関係に基づいて基準モデルに対応する被認識体を
画像情報から認識している。

（実施例） 以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。

第２図は本発明の一実施例に係る移動ロボット用画像認
識装置の構成を示すブロック図である。この移動ロボッ
ト用画像認識装置は、移動ロボットで撮像した被認識体
である目標物の画像を画像入力部４を介して画像メモリ
５に記憶している。この画像メモリ５に記憶された画像
情報は基本図形抽出部２に供給され、ここで画像情報か
ら基本図形および基本図形に関連する各種情報が抽出さ
れる。

一方、本画像認識装置は、目標物に対応する目標物モデ
ル、すなわち基準モデルを作成して入力する目標物モデ
ル作成部１を有し、この目標物モデル作成部１から検出
したい目標物に対応する目標物モデルに関連する情報
を、該目標モデルを構成する基本図形に分解しながら、
該基本図形に関連する情報および基本図形の抽出方法・
順序等に関する情報として分析し、これらの情報を目標
物モデル記憶部６に記憶する。

更に詳細に説明すると、目標物モデルは、一般にいくつ
かの二次元の基本図形で構成されているが、本発明にお
いては予め目標物モデルを基本図形に分解して細分化
し、この基本図形を前記基本図形抽出部２で抽出された
被認識体である目標物の撮像画像の基本図形と比較する
とともに、この比較においては単に基本図形の比較のみ
でなく、基本図形の大きさ等のパラメータ、基本図形間
の位置関係等の比較も行って撮像画像の物体が目標物モ
デルに等しいか否か識別することで認識動作を行ってい
るのである。

このため、目標物モデル記憶部６には、目標物モデル作
成部１からの入力によって検出したい目標物に対して目
標物モデルから次に示す第１ないし第４の情報を記憶し
ている。

1.目標物を構成する基本図形の種類 2.基本図形の抽出処理法 3.基本図形のパラメータ 4.基本図形間の関係および抽出順序 第３図ないし第５図を用いて具体的に説明する。

まず基本図形の種類に関する第１の情報について説明す
ると、基本図形としては例えば楕円（および円）、平行
線、矩形、三角形、等の種々の基本図形があるが、これ
らの基本図形の情報が目標物モデルに対応して記憶され
る。例えば、第３図では破線枠によって囲んで示すメー
タが目標物とした場合、第１の情報としては、第４図に
示すように、円11、平行線12,13が抽出されて目標物モ
デル記憶部６に記憶される。

また、基本図形の抽出処理法に関する第２の情報として
は、基本図形を抽出するために輪郭線を検出する手順、
すなわち微分フィルタリングを行って輪郭線がある変化
部分を取り出し、これを２値化してから、ノイズを除去
した後、細線化を行うという手順からなる輪郭線検出手
順がしきい値とともに記憶される。

更に、基本図形のパラメータに関する第３の情報として
は、基本図形が楕円の場合には、その中心座標、傾き、
長軸長、短軸長が記憶され、平行線の場合には、傾き、
重複部分の間隔、長さ等が記憶される。

基本図形間の関係および抽出順序に関する第４の情報と
しては、基本図形の抽出順序、画像上の配置、基本図形
間の位置関係または接続関係等が記憶される。

なお、抽出順序においては、垂直エッジや長いエッジの
ような画像中の強い特徴や、楕円や円のような目標物に
固有の特徴が優先して抽出される。例えば、第４図のメ
ータの例では、最初に円11が抽出されてから、次に平行
線13が抽出され、最後に平行線12が抽出される。

また、画像上の配置としては、基本図形間の相対的位置
関係、すなわちある１つの基本図形に着目した場合、こ
の基本図形を基準として他のすべての基本図形の位置を
記述したデータが用いられる。例えば、第４図に示す例
の場合には、各基本図形の中心間のベクトルデータ（す
なわち、画像の左上隅を原点とした時の距離およびＸ軸
からの角度等のデータ）が記憶される。また、接続関係
としては、どの基本図形同志が画像上で接続されている
かが記述される。すなわち、第４図の例では、「円11−
平行線12」（円11は平行線12に接続している）、「平行
線12−円11,平行線13」（平行線12は円11と平行線13に
接続している）、および「平行線13−平行線12」（平行
線13は平行線12に接続している）のような接続リストが
記憶される。

以上のような第１ないし第４の情報が目標物モデル記憶
部６に各目標物モデルに対応して記憶され、これらの情
報は目標物モデル記憶部６から前記基本図形抽出部２お
よび目標物決定部３に供給されている。基本図形抽出部
２には、前述したように、前記画像メモリ５から入力さ
れた被認識体である目標物の画像情報が入力されている
が、この画像情報から前記目標物モデルについて前述し
たと同様に基本図形および該基本図形に関連する情報が
抽出される。

それから、この抽出された被認識体に対する基本図形に
関連する情報は目標物決定部３に供給され、ここで前記
目標物モデル記憶部６から入力された目標物モデルに対
する基本図形に関連する情報と照合され、被認識体が目
標物モデルであるか否か認識されるのである。

次に、第６図のフローチャートを参照して作用を説明す
る。

本移動ロボット用画像認識装置によって被認識体である
目標物の認識を行うに当っては、前述したような目標物
モデルに対する基本図形および該基本図形に関連する各
種情報等が前記目標物モデル作成部１を介して前記目標
物モデル記憶部６に予め記憶されているものであり、こ
の状態から作用を説明する。

移動ロボットに設けられた図示しない撮像装置で撮像し
た画像情報が画像入力部４に入力されると（ステップ11
0）、この画像情報は画像メモリ５に記憶され、画像メ
モリ５から基本図形抽出部２に入力される。基本図形抽
出部２は、この画像情報から目標物の基準となる基本図
形（以下、キー図形と称する）を抽出設定する（ステッ
プ120）。このキー図形は前記第４の情報の抽出順序に
従って選択される。この選択されたキー図形は前記第２
および第３の情報を用いて抽出される（ステップ13
0）。キー図形が抽出されない場合には、前記第４の情
報の抽出順序に従ってキー図形が再度選択される（ステ
ップ140）。

また、キー図形は複数個抽出される可能性があるので、
目標物を構成する他の基本図形を抽出し、目標物の候補
の絞り込みを行う。このため、キー図形以外の他の基本
図形が存在すると予想される画像上の領域を設定する
（ステップ150〜170）。この設定には目標物モデル記憶
部６の前記第４の情報のデータを使用する。すなわち、
キー図形と他の基本図形との間の相対的位置情報を使用
して、キー図形から他の基本図形までの画像上の変位量
を求め、キー図形の画像上の位置にこの変位量を加えた
位置を中心にウインドゥを設定する。ウインドゥの大き
さは前記第３の情報を使用して決定する。例えば、注目
している基本図形が楕円の場合には長軸長を、平行線の
場合には傾きと重複部分の長さを使用して決定する。第
５図（ａ），（ｂ）は領域設定の例を示しているもので
あるが、キー図形である円に対して相対的位置関係デー
タ（γ，θ）を用いて、ウインドゥの中心を定め、破線
で示すウインドゥを設定する。

このようにして探索領域を設定した後、この領域内にお
いて前記第２および第３の情報を使用して、基本図形の
検出を行う（ステップ180）。この場合、前記第２の情
報に示された処理手順に従って検出された基本図形の中
で、前記第３の情報の目標物モデルのパラメータに近い
ものを選択する。

以上の処理を繰返すことにより被認識体である目標物を
構成するキー図形以外のすべての基本図形を検出し（ス
テップ190）、更にキー図形候補のすべてに対して同様
の処理を行って、キー図形候補のすべてに対して基本図
形を検出する（ステップ200）。

このようにキー図形および各キー図形候補に対する基本
図形が検出されると、各キー図形候補Kiの確実度Siを次
式によって計算する（ステップ210）。

ここで、Pijはキー図形候補Kiの周囲で検出された基本
図形の中の１つの基本図形Fijの信頼度であり、目標物
モデル記憶部６の前記第３の情報に示されたパラメータ
とこの基本図形Fijのパラメータとの間の誤差から求め
られるものである。例えば、平行線の場合、間隔や傾き
の誤差が小さい基本図形Fijには値の大きい信頼度Pijが
与えられる。ｎは目標物を達成する基本図形の数（キー
図形は除く）であり、検出されなかった基本図形Fijに
は信頼度Pij＝Ｏが与えられる。また、Qiはキー図形Ki
について求めた接続リストＬと前記第４の情報から得た
目標物モデルの接続リストLmとの間のマッチングの度合
であり、キー図形Kiについて求めた接続リストＬが目標
物モデルの接続リストLmの部分集合となるリストの場
合、その要素数が大きい程、大きな値を与えられる。接
続リストＬがLmの部分集合でない場合にはQi＝Ｏが与え
られる。

以上の定義から、確実度Siが大きいもの程、目標物モデ
ルに近い基本図形構成を有する被認識体、すなわち目標
物になるわけである。従って、目標物決定部３におい
て、最大の確実度Siを有するキー図形Kiを選択し、この
キー図形Kiと基本図形Fij（ｊ＝１−ｎ）を目標物モデ
ルに対応する目標物として出力する（ステップ220）。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、基準モデルを構
成する基本図形、該基本図形のパラメータおよび基本図
形間の位置関係を予め記憶しておくとともに、被認識体
の画像情報から基本図形をパラメータおよび基本図形間
の位置関係とともに検出し、基準モデルおよび被認識体
の両者の前記基本図形、パラメータおよび基本図形間の
位置関係に基づいて基準モデルに対応する被認識体を認
識しているので、三次元の被認識体でも簡単な二次元の
基本図形に変換することで精度良く適確に且つ比較的簡
単に認識することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の基本構成を示す図、第２図は本発明の
一実施例に係る移動ロボット用画像認識装置の構成を示
すブロック図、第３図ないし第５図は第２図の画像認識
装置の図形処理を説明するための図、第６図は第２図の
画像認識装置の作用を示すフローチャートでである。 21…基本図形記憶手段 23…位置関係記憶手段 25…基本図形抽出手段 27…位置関係検出手段 29…識別手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】移動ロボットで撮像した被認識体である目
   標物の画像を記憶するための画像メモリと、 各目標物に対応し基準となる目標物モデルを作成する目
   標物モデル作成部と、 この目標物モデル作成部で作成された目標物モデル毎に
   各目標物を構成する基本図形をその抽出処理法、パラメ
   ータ、基本図形間の相対的位置関係及び接続関係と共に
   記憶した目標物モデル記憶部と、 前記画像メモリに記憶された目標物の画像に対し、前記
   目標物モデル毎の目標物の基準となるキー図形を前記目
   標物モデル記憶部に記憶される抽出処理法及びパラメー
   タを用いて夫々抽出し、前記画像上の各キー図形に対し
   て当該目標物モデルの基本図形間の相対的位置関係を用
   いてウィンドウを夫々設定し、各キー図形のウィンドウ
   に対して当該目標物モデルの基本図形の抽出処理法及び
   パラメータを用いて各キー図形に接続した全ての基本図
   形をパラメータと共に検出し、各キー図形に対して検出
   された全ての基本図形のパラメータと当該目標物モデル
   の夫々対応した基本図形のパラメータとの誤差及び各キ
   ー図形に対して検出された全ての基本図形の接続関係と
   当該目標物モデルの基本図形間の接続関係とのマッチン
   グの度合から各キー図形の確実度を計算する基本図形抽
   出部と、 この基本図形抽出部により計算された各キー図形の確実
   度に対し、最大の確実度のキー図形及びこれに接続した
   全ての基本図形を選択し、このキー図形の当該目標物モ
   デルに対応した目標物として出力する目標物決定部と、 を具備したことを特徴とする移動ロボット用画像認識装
   置。