特許7097285IP Force 特許公報全文掲載

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平面物体の姿勢を認識する技術に関し、特に、短時間で物体の回転を正確に計算することができ、その結果を増強現実および人間とロボットの相互作用に活用できる平面物体の姿勢認識方法およびそのための装置

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の目的は、平面図形に対する入力映像からその図形の正確な姿勢を計算して基準に対する位置と回転を知ることである。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

の目的を達成するための、本発明に係る平面物体の姿勢認識方法は、測定図形の重心と参照図形の重心に基づいて２つの図形間の平行移動値を算出するステップと、前記平行移動値に基づいて前記２つの図形が重なるようにし、前記測定図形の回転角度ごとに算出される前記２つの図形の頂点間の距離に基づいて前記測定図形の回転角度を検出するステップと、前記２つの図形の頂点間の距離と前記測定図形のひっくり返りの有無を判・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、平面図形に対する入力映像からその図形の正確な姿勢を計算して基準に対する位置と回転を知ることができる。

また、本発明は、対称性とひっくり返りが存在する環境においても効果的に平面図形の姿勢を推定することができる。

さらに、本発明は、検出された平面図形の姿勢を増強現実および人間とロボットとの間の相互作用の応用に活用する方法を提供することができる。

なお、本発明は、実世界の平面図形に仮想世界の情報およびコンテンツを増強することにより、物体自体の使用性を高める方法を提供することができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本発明の一平面物体の姿勢認識方法を示す動作フローチャートである。
【図2】 物体の移動や回転によるハウスドルフ距離の一例を示す図である。
【図3】 物体の移動や回転によるハウスドルフ距離の一例を示す図である。
【図4】 物体の移動や回転によるハウスドルフ距離の一例を示す図である。
【図5】 物体の移動や回転によるハウスドルフ距離の一例を示す図である。
【図6】 物体の移動や回転によるハウスドルフ距離の一例を示す図である。
【図7】 本発明に係る参照図形の１つの頂点と測定図形の各頂点との間の距離を測定図形の回転角度ごとに表示したグラフの一例を示す図である。
【図8】 図７に示されたグラフの距離のうち最小距離を表示したグラフの一例を示す図である。
【図9】 本発明に係る参照図形の頂点に対して、図７に示されるような最小距離を表示したグラフの一例を示す図である。
【図10】 図９に示された最小距離を、本発明に係るＭＭＭ演算およびＭＳＭ演算で演算した値を表示したグラフの一例を示す図である。
【図11】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図12】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図13】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図14】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図15】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図16】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図17】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図18】 本発明に係る測定図形の回転を測定した結果と過程の一例を示す図である。
【図19】 本発明に係る姿勢認識方法によりｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍのエラーを解決する過程の一例を示す図である。
【図20】 本発明に係る姿勢認識方法によりｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍのエラーを解決する過程の一例を示す図である。
【図21】 本発明に係る姿勢認識方法によりｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍのエラーを解決する過程の一例を示す図である。
【図22】 本発明に係る姿勢認識方法によりｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍのエラーを解決する過程の一例を示す図である。
【図23】 本発明に係る姿勢認識方法によりｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍのエラーを解決する過程の一例を示す図である。
【図24】 本発明に係る姿勢認識方法によりｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍｕｍのエラーを解決する過程の一例を示す図である。
【図25】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図26】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図27】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図28】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図29】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図30】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図31】 本発明に係る実物教具材を用いた姿勢認識過程の一例を示す図である。
【図32】 本発明に係る測定図形のひっくり返りを判断する過程の一例を示す図である。
【図33】 本発明に係る測定図形のひっくり返りを判断する過程の一例を示す図である。
【図34】 本発明に係る測定図形のひっくり返りを判断する過程の一例を示す図である。
【図35】 本発明に係る測定図形のひっくり返りを判断する過程の一例を示す図である。
【図36】 本発明に係る測定図形のひっくり返りを判断する過程の一例を示す図である。
【図37】 本発明に係る測定図形のひっくり返りを判断する過程の一例を示す図である。
【図38】 本発明により測定図形のひっくり返りを考慮した場合と、そうでない場合との整合誤差に関するＭＭＭ演算結果の一例を示す図である。
【図39】 本発明に係る姿勢認識方法とこれをユーザの相互作用シナリオおよび増強現実装置と結合する構造の一例を示す図である。
【図40】 本発明の一姿勢認識方法を詳細に示す図である。
【図41】 本発明の一姿勢認識装置を示すブロック図である。

代表図 図1本件の代表的な図

２１０、２２０：実線 ３１０、４１０、５１０、５２０、６１０、６２０：ハウスドルフ距離 ３０１、５０１、１１０１、１４０１、１９０１、２１０１、２３０１、３２０１、３４０１、３５０１、３７０１：参照図形 ３０２、５０２、１１０２、１４０２、１９０２、２１０２、２３０２、３２０２、３４０２、３５０２、３７０２：測定図形 １０１０：ＭＳＭ演算結果 １０２０：ＭＭＭ演算結果 １０３０：最小値 ２５１０、２５２０、２５３０、２５４０、２５５０、２５６０、２５７０：実片 ２５１１、２５２１、２５３１、２５４１、２５５１、２５６１、２５７１：認識された片 ４１１０：通信部 ４１２０：プロセッサ ４１３０：メモリ

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