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平成22年度   卒業発表会

群馬大学工学部情報工学科
   太田研究室 4年
    DZULFAHMI
?   研究の背景
?   つくばチャレンジ2010
?   研究の目的
?   多角形认识のアルゴリズム
    ?   各処理の詳細
?   実験?結果
?   まとめ
?近年、ロボットの存在が一般社会の中
でも
?人間とロボットの共存
?   自律移動ロボットの課題
    ? 自己位置认识   ?自分がどこにいるかを把握
    ? 目的地までの誘導 ?ランドマークの利用


      地点A   Land mark


                           ゴール




実世界の環境にロボットの実           つくばチャレン
                         ジへの参加
験
? 人とロボット
  が 共存する
  社会へ
? 「安全」かつ
  「確実」に動
  く
              FINISH   START
? つくば市
  中央公園1.1km
非常停止
 カメ
  ラ                     パソコン

エンコー
ダ                       制御
LRF



 カメラを利用し、実験を行う:

 ? 多角形认识の処理
 ? 風景マッチングによる自己位置推
 定
 ? Hough 変換を用いた進行方向算出
?   課題は、ゴール付近への誘導



自動ドアを認
識する 必要
 がある!




? 自動ドアに注目

? 特徴となる「ランドマーク」は三角形の印
  し

? 三角形を认识し、ロボットを自動ドアへ誘
処理手順:
1     ノイズの除去


2   2値画像における輪郭検出


3     輪郭凸状の検査


4    多角形の近似処理


5    认识目的の追加条件
1       ノイズの除去

?   ノイズ(雑音)は、写真などで見られるランダムな粒
    状性


                                    ノイズを除去す
本来の画質
                                    る必要がある!
が落ちる




? ガウシアン?ピラミッド分解を適用することで、ノイ
  ズを除去

? ”Down sampling” と ”Up sampling”によるフィルタリ
1         ノイズの除去


?   Down sampling
    ?   入力画像とガウス?フィルタの畳み込み
        処理
    ?   偶数行と偶数列を間引く




?   Up sampling
    ?   入力画像に0の行と列を挿入
    ?   補間のために4倍したガウス?フィルタとの畳み込み
        を行う
元画像




         アップサンプ
         リングした画
         像




ダウンサンプ
リングした画
像
2         2値画像における輪郭検出


?   2.1 輪郭検出
    (i-1,輪郭(エッジ)?隣り合う画素の色?明るさが急激
      ? j-1) (i, j-1) (i+1, j-1) -1 0 1
         に変化している部分
      (i-1, j)   (i, j)   (i+1, j) -2 0 2
    (i-1,グレイスケールに変換し、エッジの強度(p)を計算
      ? j+1)   (i, j+1) (i+1, j+1) -1 0 1
    ?   1次微分(グラディエント)、Sobelオペレータを
        使用
                              Sobelオペレー
    注目画素、ピクセル単位
                                   タ
2    2値画像における輪郭検出

元画像       輪郭検出       細線化
3            輪郭凸状の検査


?   Check Contour Convexity
    ?   輪郭が凸かどうかを調べる
    ?   途中で線が切れたり、他の線と重ねたり、凸凹な形を持
        つ線をスキップする
4           多角形の近似処理


?   4.1 Find Contours
    ?   連結成分を持つ輪郭を抽出し、リストに追加
    ?   水平?垂直?斜めの線分を圧縮
    ?   それぞれの端点のみを残す




                        (x,y)


                                        両端の座標をゲッ
                                (x,y)      ト!
4         多角形の近似処理


?   4.2 ApproxPoly
    ?   近似処理?Douglas-Peuckerアルゴリズム             (線のセグメンテーシ
        ョン)

    ?   近似曲線から一定距離内に元の多角形を構成する点
        が全ておさまった場合にアルゴリズムが終了
    ?   最終的な近似曲線が決定

                                                       三角形に
                                                       近似し
                                                       た!

                        Douglas-Peucker
                         アルゴリズム
                           [2]今井拓也(2006), 動的に描画点数を考慮した非同期数値地図表示システムの設
                                      計と実装, 島根大学 総合理工学部 数理?情報システム学科 卒業論
5           认识目的の追加条件


?   角度
    ? 条件:




                        誤解
? 认识ができ
  た!

? 位置情報を
  取得した

? 今後は、画像
  の原点と三角
  形の重心との
  方向情報の推定
θ(角度のズレ)がわか
                   る!




?认识した領域の重心から画像中央部にどのくら
 いずれているかを計算

? 方向情報が得られる
轮郭の検出が
              例外が発生!
うまく取れなかっ
    た

         対策:
    細線化のパラメータを調整す
          る
认识

     认识
认识




      认识
      认识


认识
?   まとめ
    ?   画像内にある物体の輪郭と认识目的の形状 (三角
        形)との類似度がマッチングしたことを確認した
        。




?   今後の課題
    ?   誤认识への対応
    ?   画質が低い画像における认识精度の向上
    ?   来年度のつくばチャレンジで実用化するために
        、多くの走行実験をこなす
ご清聴ありがとうございま
 した

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Bachelor Presentation

  • 1. 平成22年度 卒業発表会 群馬大学工学部情報工学科 太田研究室 4年 DZULFAHMI
  • 2. ? 研究の背景 ? つくばチャレンジ2010 ? 研究の目的 ? 多角形认识のアルゴリズム ? 各処理の詳細 ? 実験?結果 ? まとめ
  • 4. ? 自律移動ロボットの課題 ? 自己位置认识 ?自分がどこにいるかを把握 ? 目的地までの誘導 ?ランドマークの利用 地点A Land mark ゴール 実世界の環境にロボットの実 つくばチャレン ジへの参加 験
  • 5. ? 人とロボット が 共存する 社会へ ? 「安全」かつ 「確実」に動 く FINISH START ? つくば市 中央公園1.1km
  • 6. 非常停止 カメ ラ パソコン エンコー ダ 制御 LRF カメラを利用し、実験を行う: ? 多角形认识の処理 ? 風景マッチングによる自己位置推 定 ? Hough 変換を用いた進行方向算出
  • 7. ? 課題は、ゴール付近への誘導 自動ドアを認 識する 必要 がある! ? 自動ドアに注目 ? 特徴となる「ランドマーク」は三角形の印 し ? 三角形を认识し、ロボットを自動ドアへ誘
  • 8. 処理手順: 1 ノイズの除去 2 2値画像における輪郭検出 3 輪郭凸状の検査 4 多角形の近似処理 5 认识目的の追加条件
  • 9. 1 ノイズの除去 ? ノイズ(雑音)は、写真などで見られるランダムな粒 状性 ノイズを除去す 本来の画質 る必要がある! が落ちる ? ガウシアン?ピラミッド分解を適用することで、ノイ ズを除去 ? ”Down sampling” と ”Up sampling”によるフィルタリ
  • 10. 1 ノイズの除去 ? Down sampling ? 入力画像とガウス?フィルタの畳み込み 処理 ? 偶数行と偶数列を間引く ? Up sampling ? 入力画像に0の行と列を挿入 ? 補間のために4倍したガウス?フィルタとの畳み込み を行う
  • 11. 元画像 アップサンプ リングした画 像 ダウンサンプ リングした画 像
  • 12. 2 2値画像における輪郭検出 ? 2.1 輪郭検出 (i-1,輪郭(エッジ)?隣り合う画素の色?明るさが急激 ? j-1) (i, j-1) (i+1, j-1) -1 0 1 に変化している部分 (i-1, j) (i, j) (i+1, j) -2 0 2 (i-1,グレイスケールに変換し、エッジの強度(p)を計算 ? j+1) (i, j+1) (i+1, j+1) -1 0 1 ? 1次微分(グラディエント)、Sobelオペレータを 使用 Sobelオペレー 注目画素、ピクセル単位 タ
  • 13. 2 2値画像における輪郭検出 元画像 輪郭検出 細線化
  • 14. 3 輪郭凸状の検査 ? Check Contour Convexity ? 輪郭が凸かどうかを調べる ? 途中で線が切れたり、他の線と重ねたり、凸凹な形を持 つ線をスキップする
  • 15. 4 多角形の近似処理 ? 4.1 Find Contours ? 連結成分を持つ輪郭を抽出し、リストに追加 ? 水平?垂直?斜めの線分を圧縮 ? それぞれの端点のみを残す (x,y) 両端の座標をゲッ (x,y) ト!
  • 16. 4 多角形の近似処理 ? 4.2 ApproxPoly ? 近似処理?Douglas-Peuckerアルゴリズム (線のセグメンテーシ ョン) ? 近似曲線から一定距離内に元の多角形を構成する点 が全ておさまった場合にアルゴリズムが終了 ? 最終的な近似曲線が決定 三角形に 近似し た! Douglas-Peucker アルゴリズム [2]今井拓也(2006), 動的に描画点数を考慮した非同期数値地図表示システムの設 計と実装, 島根大学 総合理工学部 数理?情報システム学科 卒業論
  • 17. 5 认识目的の追加条件 ? 角度 ? 条件: 誤解
  • 18. ? 认识ができ た! ? 位置情報を 取得した ? 今後は、画像 の原点と三角 形の重心との 方向情報の推定
  • 19. θ(角度のズレ)がわか る! ?认识した領域の重心から画像中央部にどのくら いずれているかを計算 ? 方向情報が得られる
  • 20. 轮郭の検出が 例外が発生! うまく取れなかっ た 対策: 細線化のパラメータを調整す る
  • 21. 认识 认识
  • 22. 认识 认识 认识 认识
  • 23. ? まとめ ? 画像内にある物体の輪郭と认识目的の形状 (三角 形)との類似度がマッチングしたことを確認した 。 ? 今後の課題 ? 誤认识への対応 ? 画質が低い画像における认识精度の向上 ? 来年度のつくばチャレンジで実用化するために 、多くの走行実験をこなす