小型距離画像センサを用いた二足歩行ロボットの
障害物検出および回避行動生成
黒木 崇博†
寺林 賢司‡
梅田 和昇‡
中央大学理工学部 〒112-8551 東京都文京区春日 1-13-27
E-mail: †[email protected], ‡{ terabayashi, umeda }@mech.chuo-u.ac.jp
あらまし 本研究では，二足歩行ロボットに小型距離画像センサを搭載して，歩行中に障害物検出および回
避行動生成を行う手法を提案する．小型距離画像センサから得られる相対視差画像を用いて歩行可能平面と障
害物を検出する．実験により，生活空間における本手法の有効性を示す．
キーワード 小型距離画像センサ，相対視差画像，二足歩行ロボット，障害物検出，障害物回避
1. 序 論
近年，一般家庭へロボットが普及するようになっ
てきた．人間の生活する環境など多くの障害物が存
在する環境で移動する場合，ロボットは平面領域を
検 出 す る 必 要 が あ る [1]． 我 々 は ， 簡 易 に 平 面 領 域 を
検出するために，基準平面からの相対的な視差のみ
を 用 い た 手 法 を 提 案 し た [2]． さ ら に ， 二 足 歩 行 ロ ボ
ットが歩行中でも安定して平面領域を検出できる手
法 を 構 築 し て き た [3]．
本研究では，二足歩行ロボットに搭載された小型
Fig.1 小 型 距 離 画 像 セ ン サ
Fig.2 搭 載 し た 様 子
距離画像センサから得られる基準平面からの相対的
な視差のみを用いて，障害物を検出する．さらに，
ット光の相対視差が形成する画像を相対視差画像と
二足歩行ロボットが検出された障害物を回避する手
定義する．実空間での平面は相対視差画像でも平面
法を構築する．
と な る と い う 性 質 が あ る た め [2]，相 対 視 差 画 像 の み
を用いて平面領域の検出が可能である．
2. 小 型 距 離 画 像 セ ン サ
得 ら れ た 相 対 視 差 画 像 に 対 し て LMedS(Least
二足歩行ロボットに搭載する小型距離画像センサ
Median of Squares)推 定 [4] を 用 い る こ と で 平 面 領 域
を Fig.1 に 示 す ． レ ー ザ プ ロ ジ ェ ク タ (MORITEX
を 検 出 す る [3]．推 定 さ れ た 平 面 か ら 外 れ る 相 対 視 差
SNF-519X)は ， 波 長 670[nm]， 361 点 (19×19)， 2 点
を外れ値とすることで障害物領域と平面領域を検出
ビ ー ム 角 0.77[deg] の ス ポ ッ ト 光 を マ ト リ ク ス 状 に
することが可能である．
投 影 す る ． レ ー ザ プ ロ ジ ェ ク タ と CCD カ メ ラ (Point
Grey Research Flea2)と の 基 線 長 は 30[mm]と し た ．カ
4. 障 害 物 回 避 手 法
メ ラ レ ン ズ (SPACE VP-LE-C-12S)先 端 に は ， フ ィ ル
前述の障害物検出手法を利用した二足歩行ロボッ
タ (HOYA R64)を 取 り 付 け る ．こ の フ ィ ル タ に よ っ て
トの障害物回避手法を以下のように構築する．本手
640[nm]以 下 の 波 長 を カ ッ ト し ， 外 乱 光 を 除 去 す る ．
法では，センサシステムが主体となり二足歩行ロボ
小 型 距 離 画 像 セ ン サ を 二 足 歩 行 ロ ボ ッ ト (ZMP
ットに対して動作命令を出力することで障害物回避
e-nuvo WALK3)に 搭 載 し た 様 子 を Fig.2 に 示 す ． s， t
を実現する．センサシステムは，まず障害物検出手
はスポット光の座標系である．
法により検出した障害物領域が，二足歩行ロボット
に対して左右のどちらにあるかをスポット光座標か
3. 障 害 物 検 出 手 法
レーザプロジェクタから対象物にマルチスポット
光 を 投 影 し ，そ の シ ー ン を CCD カ メ ラ で 取 得 し ，各
スポット光の結像点の検出を行う．取得画像から各
スポット光の重心を算出し，基準平面時の各重心位
置からの差を算出する．この差を相対視差，各スポ
ら判定する．スポット光座標を左右に分け，障害物
領域が少ない方向へと旋回させる命令を，二足歩行
ロボットに対して出力する．障害物領域が無かった
場合には直進させる命令を出力する．
二足歩行ロボットはセンサシステムから送られて
くる命令を受け取り，動作を制御する．二足歩行ロ
ボ ッ ト が 障 害 物 回 避 を 行 う 流 れ を Fig.3 に 示 す ．
きていないことが原因である．
Fig.3 障 害 物 回 避 行 動 の 流 れ
5. 障 害 物 検 出 お よ び 回 避 行 動 実 験
生活空間における本手法の有効性を示すために，
Fig.5 セ ン サ の 出 力
二足歩行ロボットの進行方向に椅子と電源タップを
配置した．本実験では，推定された平面領域と障害
椅子の脚部，電源タップを検出している時のフレ
物 領 域 を 分 け る 閾 値 は 3σと し た ．σは LMedS推 定 に よ
ー ム 番 号 292， 1550 に お け る 相 対 視 差 画 像 を Fig.6
る推定値と相対視差の残差の標準偏差であり，あら
に 示 す ．(a)で は 右 旋 回 ，(b)で は 左 旋 回 命 令 を 出 力 し
か じ め 実 験 に よ っ て 求 め た 0.5[pixel]と し た ．
ている．
実 験 の 様 子 を Fig.4に 示 す ． 二 足 歩 行 ロ ボ ッ ト は ，
直進中に椅子または電源タップを検出して立ち止ま
り ，左 ま た は 右 に 障 害 物 が 見 え な く な る ま で 旋 回 し ，
そ の 後 再 び 直 進 す る こ と で 2つ の 障 害 物 を 回 避 し た ．
こ の 時 の セ ン サ シ ス テ ム の 出 力 情 報 を Fig.5に 示 す ．
前半部は椅子の脚部をスポット光の左領域で多く検
出しており，後半部は電源タップをスポット光の右
領 域 で 多 く 検 出 し て い る ． フ レ ー ム 番 号 400， 700付
近 で 障 害 物 検 出 点 数 が 急 増 し て い る の は ， LMedS推
(a)椅 子 の 脚 部
定によるサンプリングにおいて正しい平面が推定で
(b)電 源 タ ッ プ
Fig.6 相 対 視 差 画 像
6. 結 論
小型距離画像センサから得られる相対視差に対し
て LMedS 推 定 を 用 い る こ と で ，二 足 歩 行 ロ ボ ッ ト の
歩行中に障害物を検出，また相対視差画像中での障
害物の位置を判定して回避する手法を提案した．実
験では生活空間にある障害物を検出，回避して本手
法の有効性を示した．今後は検出可能な障害物の高
さや色，素材などについて定量的に評価を行う予定
である．
文
Fig.4 実 験 の 様 子
献
[1] 加 賀 美 聡 他：プ レ ー ン セ グ メ ン ト フ ァ イ ン ダ ，
第 5 回ロボティクスシンポジア予稿集，
pp.381-386， 2000.
[2] 梅 田 和 昇：平 面 領 域 検 出 に お け る 相 対 視 差 画 像
の 利 用 の 検 討 ， 第 20 回 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 学 術
講 演 会 予 稿 集 ， 2A16， 2002.10.
[3] 彦 坂 直 孝 他 ： 相 対 視 差 画 像 を 用 い た LMedS 推
定に よ る平 面領 域 検 出， 日 本機 械 学 会
ROBOMEC 2007， 1P1-K01， 2007.5.
[4] R.J. Rousseeuw and A.M. Leroy: Robust
Regression and Outlier Detection Detection， John
Wiley & Sons， 1987．