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近年,産業用ロボットなどの特別な環境下での実用を目的としたロボットだけでなく,家庭用ロボットなどの人間の身近な環境下での実用を目的としたロボットの研究開発が盛んに行われている.その一例として,2007年から毎年茨城県つくば市内で開催されている「つくばチャレンジ」と呼ばれる技術チャレンジがある.つくばチャレンジとは,人間が普段利用している遊歩道等がある市街地,公園や駅などといった,実環境下におけるロボットの自律走行技術の向上を目的とした公開実験の場である.例年主に大学の研究室や企業が参加しており,参加チームそれぞれが開発及び実験を行っている.参加者達はそれらで得た結果や経験を互いに共有することでロボットの自律走行技術を発展させている.
例年つくばチャレンジでは,全参加チームが取り組むこととなっている 必須課題と,参加チームそれぞれが任意で選択して取り組む 選択課題が用意されており,昨年行われたつくばチャレンジ2021でも 例年同様必須課題と選択課題が課された.必須課題ではつくば市役所構内をスタート地点とし,そこから研究学園駅を通過して研究学園駅前公園内に入り,公園内を一周して再び市役所構内に戻ってくるまでの課題コース約2.5kmを自律走行することが課された.選択課題では4つの課題が課された.1つ目がつくば市役所構内を事前のログデータを用いずに走行 する,「事前データ取得なし走行」の課題である.2つ目が,研究学園駅前公園内の「チェックポイント」と呼ばれる定められた地点の通過と,経路封鎖看板を認識してロボットに迂回をさせる「チェックポイント通過と経路封鎖迂回」の課題である.3つ目が研究学園駅前公園内に設置されている探索対象である複数のマネキンを検出する「探索対象発見」の課題である.4つ目が,コース内の交差点でロボットに歩行者用信号機の灯火状態を認識させ, 横断を開始する,「信号認識横断」の課題である.
本研究では,この信号認識横断課題の達成を目標とした歩行者用信号認識手法の開発を行った.
例年,信号認識横断に取り組むチームの多くが深層学習を利用した物体検出手法 を用いていることが報告されている.このような深層学習を利用した手法をリアルタイムで実行するには高性能なGPUを搭載したコンピュータが必要となるため,小型のロボットのような搭載可能な計算資源が限られているロボットで実行することは困難である.そこで本研究では深層学習による手法をリアルタイムで実行するほどの計算資源を確保できない 場合でも精度を大きく損なわずにリアルタイム検出が可能な歩行者用信号認識手法の開発を目指した.
なお,信号認識横断を実施する交差点には近年普及が進んでいるLED型の信号機ではなく,白熱電球型の信号機が設置されているため,本研究における検出対象は白熱電球型の歩行者用信号機に限定する.
従来の処理が軽量な信号認識手法として色情報を用いた手法がある.
