三次元物体認識を用いた オクルージョンのある物体の認識

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1 三次元物体認識を用いた オクルージョンのある物体の認識
白井研究室　T 小板　峻一朗

2 研究背景 近年、少子高齢化による労働力不足で物流現場の自動 化や機械化が進んでいる。 それに伴って、物体認識の研究が進められている。
引用元：「JFAS 事例紹介　ロボットピッキング」

3 研究の目的 認識対象が他のある物体によって隠れて見えない状態 (オクルージョン)での認識対象を認識するシステムの作 成。

4 ３次元物体認識 認識に画像そのものを用いるのではなく、3次元センサなどから距離
データ（ポイントクラウド）を取得し、 ３D CADモデルと入力シーンを照 合することで物体認識を行う手法を使用した。 ３D CADモデルと入力シーンにキーポイントを設定し、３次元特徴量 (位置＋特徴量)を付加してマッチングを行う。

5 研究内容 3次元特徴量のプログラムの作成。 認識対象の3次元特徴量を算出。
入力シーンからポイントクラウドデータを取得し、3次元特徴量を算出。 2、3を基にマッチング 他の特徴量を用いて、2〜4を行い、評価する。

6 開発環境 OS Ubuntu 16.04 デバイス Kinect XBOX360 3次元点群処理ソフト Open3D
Point Cloud Library(PCL) プログラム言語 Python3.6 C++

7 3次元点群処理ソフト Open3D Point Cloud Library(PCL)
pythonで使用可能でJupyter notebookでのデバックが可能なため プロトタイピングに便利であることから、自作の特徴量の作成に使用。 Point Cloud Library(PCL) 言語はC++で一般的な、3次元点群処理に加え、3次元物体認識に 必要な3次元特徴量の計算を行うライブラリが存在するため、自作の 特徴量との比較に使用。

8 ポイントクラウドデータ(点群) Kinectから取得したRGB-Dデータからポイントクラウドデータを生成。
ポイントクラウドデータとはコンピューターで扱う点の集合のこと であり、多くの場合、空間は3次元で直交座標（x,y,z）で表現されるこ とが多い。

9 キーポイントの設定 Kinectなどのセンサから得られたポイントクラウドデータは非常に多く
の点群が含まれているため、ボクセル化によるダウンサンプリングによっ て点群を減らし、残った点をキーポイントとした。 ボクセル化とは、クラウドを望んだ解像度で複数の立方体形状の領域に分 割し、各ボクセル内の点を1つを除いて処理することである。

10 ３次元特徴量 3次元特徴量は、選択したキーポイントの周りの情報を記述す ることで得られる。
本研究では、複数存在する3次元特徴量の中から多くの特徴量 の基礎となっており、代表的なSHOTを参考として自作の特徴量 を作成した。 その後、既存のSHOTとPFHの特徴量計算ライブラリを使用した マッチング法と比較した。

11 SHOT ポイントクラウド上の点の中からキーポイントを設定する。
キーポイントの法線方向をz軸とし、z軸を基にx軸とy軸を設定し、LRFと呼ばれる座標系を設定する。 キーポイント周りをLRFを用いて、xy平面で２分割、球内の中心部と周辺部で２分割、z軸周りで８分割(2×2×8=32分割)する。 基準点の法線rと、3で分割した32個の各スペースの法線ベクトル 𝑛 𝑖 との内積を計算し、mビンのヒストグラムを作成。　 「物体認識のための３次元特徴量の基礎と動向-橋下研究室」より引用

12 PFH キーポイントの全ての近傍点とペアを作る。(このとき、近傍点同士もぺアにす る。)
ペアそれぞれに対して法線から固定座標フレームを計算し、このフレームに 　　 より法線の差異を3つの角度変数と点間の距離を計算し、ヒストグラム化する。 「PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors)」より引用

13 自作の特徴量とマッチング方法 特徴量の記述の際に、計算コストを下げるために法線ではなく、 各領域内のデータ数を特徴量とした。
マッチングには高速最近傍点探索ライブラリ(FLANN)を使用した。 一度目のマッチングの際に距離が最小となるマッチング点を選 び出し、その後のそのマッチング点の半径r内の近傍点を探索し、 その近傍点の特徴量だけで再度マッチングを行った。

14 使用したモデルと入力シーン 認識対象(モデル) 入力シーン

15 研究結果(作成した特徴量)　 認識対象(モデル) 認識結果(マッチング点を緑色で表示)

16 研究結果(PCL：SHOT)

17 研究結果(PCL：PFH)

18 考察・評価 認識速度は、PCL内のSHOT特徴量に比べて約３倍かかったのに対し て、マッチング対応点はあまり変化が無かった。
自作の特徴量 SHOT PFH 認識速度 1分5秒 22秒 14秒 マッチング対応点数 19点 21点 9点 認識速度は、PCL内のSHOT特徴量に比べて約３倍かかったのに対し て、マッチング対応点はあまり変化が無かった。 Kinectから取得したポイントクラウドデータ精度の原因で、誤マッ チングを起こし、マッチング点も少なかった。

19 展望 オクルージョンのある物体の認識が可能となったため、認識対 象が互いに重なり合い、不規則に置かれた状態(バラ積み)での物
体の認識も可能。 キーポイントをダウンサンプリングによって設定したが、エッ やコーナーなど特徴的な点群のみをキーポイントに設定すること で高速化し、マッチング精度の向上が望める。

20 参考文献 [1]「三次元物体認識を応用したバラ積みピッキングシステム」 e7c3.pdf [2]「物体認識のための3次元特徴量の基礎と動向」 　 [3]「特徴的3-Dベクトルペアマッチングによるバラ積み部品の高速認識」 UFOrwKHVRfATEQFghDMAc&url=https%3A%2F%2Fipsj.ixsq.nii.ac.jp%2Fej%2F%3Faction%3Drepositor y_action_common_download%26item_id%3D82576%26item_no%3D1%26attribute_id%3D1%26file_n o%3D1&usg=AOvVaw1pgBufBJfm5AQ_Rrsy2MJ [4]「 PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors)」

21 モデルと入力シーン(サンプルデータ) 認識対象(モデル) 入力シーン

22 認識結果(作成した特徴量)　 認識対象(モデル) 認識結果(マッチング点を緑色で表示)

23 認識結果(サンプルデータ) SHOT特徴量 PFH特徴量

24 考察・評価(サンプルデータ) 認識時間は、変わらず約3.5倍かかった。
自作の特徴量 SHOT PFH 認識速度 1分10秒 20秒 マッチング対応点数 111点 67点 22点 認識時間は、変わらず約3.5倍かかった。 対応点は、kinectから取得した点群データのときより約5倍に増加した。

25 PCL(Point Cloud Library)
ソースフレームワーク。 プログラミング言語は、C++で書かれている。 一般的な、3次元点群処理に加え、3次元物体認識に必要な3次 元特徴量の計算を行うライブラリが存在する。

26 Open3D Open3Dは、3次元データを扱うソフトウェアの開発をサポート するオープンソースライブラリ。
PCLとは異なり、pythonで使用可能でJupyter notebookでのデ バックが可能なため、プロトタイピングに便利。

27 Kinect Kinetは、マイクロソフト社から発売されたジェスチャーや音声 認識によって操作が出来るデバイス。
RGBカメラ、深度センサー、マルチレイマイクロフォンが内蔵 されており、プレーヤーの位置、動き、声、顔を認識することが 可能。 本研究では、ポイントクラウドデータの生成に用いる。

28 Kinectから深度データ取得 Kinectから取得した深度データからポイントクラウドを作成。