小型 CMOS カメラを搭載した自律制御型ロボットの開発 - FPGA を用いたリアルタイム並列分散処理システム信州大学工学部情報工学科 02T5094G 四十正稔１．まえがきータを制御して，ターゲットを追尾しながら移動する．ロボットコンテストという世界がある．参加者が制作した自律制御型ロボットによる競技会である．我々のグループ（プロジェクト GA）は平成 16 年 11 月情報創造プロジェクト(いわゆるエジソンプロジェクト)の活動の中でマイコンカーラリー北関東大会に参加した[1]．自律制御型ロボットには，目となるセンサ，足となる DC モータとサーボモータ，パラメータ設定用の操作パネルなどの周辺装置で構成されており，これらをロボットの脳とも言える H8 等の高性能マイコンにより一括集中して制御される．しかし一括集中システムには欠点がある．複数の周辺装置を割り込み等のマルチタスク処理によって，ソフトウエ図１開発した自律制御型ロボット３．並列分散処理の導入アベースで一括制御するため，マイコンへの負担が非常に開発したロボットには並列分散処理を導入した．大きい．まして小型カメラを搭載してロボットの目とした場合，従来の自律制御型ロボットでは，図２左に示すように，画像信号処理のために膨大なデータを処理する必要があ H8 等のなどの高性能マイコンを実装し，ソフトウエアによるるため，高性能マイコン単体で処理するのは非常に困難で一括処理が用いられる．しかしこのような構成では，カメラあった．の信号をリアルタイムに解析することができない．そこで今本研究では，小型カメラを搭載しながらも円滑にロボット回開発したロボットには図２右に示すように，ソフトウエアとを動作する自律制御型ロボットの開発した．それを実現さハードウエアが機能分担した並列分散処理システムを採せる手法として従来のソフトウエアベースによるマルチタス用した[2]．ク処理をソフトウエアとハードウエアが混在した並列分散処理に置き換えロボットに組み込んだ．これにより自律制御型ロボットでありながらも，小型カメラからの画像信号をリアルタイム処理し，ロボットを動作させることが出来た．本稿では，その具体的な内容について報告する．２．自律制御型ロボットの開発図１に開発した自律制御型ロボットの外観を示す．これらは，①小型の CMOS カメラ,②FPGA を実装した回路基盤， ③移動用のモータとそのドライバ回路④操舵用のサーボモータ⑤操作パネル⑥バッテリにより構成される．図２一括処理と並列分散処理の違いロボットは，ターゲットの色を学習させると，ターゲットの位置画像処理やモータの制御は，図３に示す専用のハードを小型カメラと画像処理によって割り出し，それを自動追尾すウエアが分担し，独自に設計した 12bit のプロセッサる．追尾するターゲットの色は，操作パネルにより自由に設定 (YotoProcessor)を用いてソフトウエア処理を行っている．ができる．例えば，赤色のボールをカメラの中央に設置して，パネルを操作すると，その色差信号(U,V)が記録され，画像のこれにより，ソフトウエア，ハードウエアの利点を生かした開発が可能となり，処理効率が飛躍的に上昇した．中からその色に近い成分が自動的に検出される．そして水平（現に小型カメラのストリーミング的なデータ処理はハー方向に 8 分割した領域の中から，検出した画素数が最大となドウエアベースの方が適しており，従来のソフトウエアベーる方向を求め，前輪に接続したサーボモータと，駆動用のモスの処理よりも非常に効率が良い．）７．制御用プロセッサの設計制御用として図５に示す命令セットを持つオリジナルの 12bitRISC 型プロセッサ(YotoProcessor )を VHDL で開発した．このプロセッサは，パイプライン処理も実装している．また，ソフトウエア開発を効率化するため，VC++を用いて専用のクロスアセンブラの開発環境も整備した．図３試作機の基本構成５．開発環境今回の開発では，システムを実現するために，FPGA (Field Programmable Gate Array)と称するプログラマブルな半導体デバイスを使用した．FPGA はハードウエア記述言語(VHDL)で記述された設計図を半導体デバイスにダウンロードすることで，その半導体デバイス内に自由に回路を作製することができるというものである．[3] 今回の開発では， FPGA に ALTERA 社の FLEX 図５命令セット EPF10K30EQC208-3 を，ハードウエア記述言語(VHDL) の総合開発環境に同 ALTERA 社の Quartus II 4．2sp1 ８．試作したロボットの評価追尾するターゲットに赤いボールを使用し，試作した自 Web Edition Full を使用した．図 4 にその例を示す．動追尾ロボットの動作を評価した．照明が明るく背景内に同じ赤系統のない場合は，ターゲットを正確に識別し，その方向に向かって自動追尾することを確認した．また，ターゲットの素早い動きにも，スムーズに追尾した．さらにターゲットの色を変えても正常に動作した．しかし，背景に学習させた色に近い色が多い場合や，照明の照度が足りない場合は誤動作することがあった．図４開発画面５．リアルタイム画像信号処理今回は，小型で 8bit の A/D 変換回路を内蔵した９．まとめおよび今後の課題 • 小型カメラを円滑に動作させることが出来た. • ターゲットをリアルタイムに認識しスムーズに自動追尾 OmniVision 製の CMOS カメラ(OV7620)を使用した[4]. その仕様を以下に示す．・解像度 640(H)×480(V) ・30 フレーム/秒させることが出来た． • FPGA により，ハードウエアとソフトウエアが機能分担する並列分散処理の有効性を確認した．今後の課題は，①ターゲットの形状をリアルタイムに識・輝度信号 Y(8bit)，色差信号 U V(8bit) 別する検出方法と，②外部の環境に左右されず識別する・電源 3.3V，１３．５MHｚクロック検出方法を確立することである．主な画像処理の手順は以下のようになる．また，本研究は，処理をハードウエアとソフトウエアに役 (１) 例えば赤色のボールをカメラの中央に配置してパ割分担することにより効率よく処理することができた．これネルの操作により，その色差信号（U,V）を記録する．はロボットの開発に限らず，より多くの分野に応用できるも (２) 1 フレームを横方向に 8 分割し，記録したターゲットのと考える．今後は本研究での経験を生かし，他の分野での色差信号と一定の距離を有する画素数を領域毎にも新たな可能性を模索していきたいと強く願う．カウントする． (３) 8 つの領域において，最もカウント数の多い領域をターゲットの中心とみなして，位置データを統括プロセッサへ転送する．以上の処理をフレーム毎(1/30 秒)に行うことにより，ほぼリアルタイムにターゲットの位置を検出することができる．参考文献 [1] 四十，菊田：「エジソンプロジェクト報告書」2003 [2] 小澤：「FPGA を用いたウェアブルシステムの低消費電力化に関する研究」H17 年度修士論文 [3] 「HDL による高性能ディジタル回路設計」CQ 出版 2003 [4] ハン：「指先画像を用いたウェアブル補助入力システムの研究」H17 年度修士論文