人物追従ロボットのためのSIFT特徴に基づく人物識別の改良距離に依存した見えモデルの利用

摘要

現在，ショッピングセンターなどで活躍するサービスロボットへの期待が高まっている．そのようなサービスロボットとして，利用者の代わりに荷物を運び，追従するような仕事をするロボットが挙げられる．その際，多数の人が存在する環境下で，特定の利用者を判別して追従できなければならない．そこで本論文では，学生食堂のような動的複雑環境下で移動ロボットにより特定人物を追従することを目的とし，そのようなシステムを実現するために必要な人物発見追跡方法について述べる．これまでにも人物追従ロボットの研究はいくつか行われており，Beymer とKonoligeは移動ロボットに取り付けたステレオカメラを用いて，移動しながらoccupancy map の生成と背景の更新を行い，ガウシアン混合分布モデルを導入してカルマンフィルタにより人物の追跡を行っている．また，Ess らは様々な手がかり（見えベースの物体検出，距離の推定，ビジュアルオドメトリ，地表面の検出など）を統合して歩行者を追跡する方法を提案している．この方法は複雑な状況に対しても高い追跡性能を示しているが，実際にロボットの追従制御を行うにはまだ計算コストが高いと考えられる．我々は電動車椅子型ロボットにステレオカメラとレーザ距離センサを取り付けた人物追従システムを構築し，実環境で実際に人物追従実験を行うことでその性能評価を行った．オンラインでの特定人物追従を実現することができたが，状況によって追従対象人物の識別を誤るという問題点も見つかった．そこで本論文では，実環境での人物識別に関する問題点を解決するため，SIFT 特徴量を用い，衣服の模様をもとに人物を識別する方法を提案する．体の向きの変化に対応するため，複数の向きの見えモデルを作成し，距離の変化に対応するためのしきい値の設定方法を検討する．そして，実際に構築したシステムを用いて性能評価実験を行った結果を示す．