![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「つくばチャレンジ」という，公開実験がある．これは，2007 年から毎年実施されている，つくば市内の市街地で移動ロボットが自律走行する技術チャレンジであり，人々が普段使っている実環境における，自律走行技術の進歩を目的としている．この「つくばチャレンジ」では，例年課題コースの自律走行の必須課題に加えて, 選択課題が課されており，太田研究室では毎年参加している.
2020 年度は新型コロナウイルス感染症の影響により，実験走行および本走行は中止となった．そのため全チームに対する共通の課題等は設定されなかった．以下からは 2019 年度のコースや課題内容をもとに説明を行う．
2019 年度では，課題コースが約 2.5km となっており，コースは図 1 のようになっている. 選択課題として事前データ取得なし走行，信号認識横断，チェックポイント通過 + 経路封鎖迂回，探索対象発見が出題されている.
選択課題の信号認識横断はロボットが歩行者用信号と自動車の状況を認識して横断開始する必要がある．そのため, ロボットは歩行者用信号が赤であるのか緑であるのか，また横断歩道は渡れる状態になっているのかを認識しなければならない．今回はその中の歩行者用信号の状態変化の検出を目的とし研究を行った．本研究では，信号機の状態の変化を，異なる時刻での撮影画像から生成した差分画像をもとに検出を行った．また，共通のテンプレート画像を用い，テンプレートマッチングにより検出を行うため，機械学習などに比べて，低い計算コストで実装が可能である．
本研究は防衛大学校の冨沢哲雄氏による”Using Difference Images to Detect Pedestrian Signal Changes” という先行研究を参考にしている．この先行研究では，差分画像とテンプレートマッチングを用いて LED 式歩行者用信号機の状態変化の検出を行っている．本研究では，同様の手法で複数の異なる交差点に対して共通のテンプレート画像を用い，電球式歩行者用信号機での状態変化の検出を行う．
提案手法では，異なる時刻に同位置にて撮影した 2 枚の画像を用いて差分画像を生成し，その画像から，信号機の状態変化を検出する．提案手法の大まかな流れを以下に示す．
以下で処理の詳細と用いたアルゴリズムについて述べる．
本研究では，信号機の状態変化の検出を行う際に差分画像を用いる．ここで用いる差分画像とは，2 枚の画像の対応する画素に以下の式を適用して生成した画像のことである．
Rcは現在の画像のR値，Rpは過去の画像のR値である．どちらも0から255までの値を持つ8ビットの数値でG,Bも同様である．式により，導出された差分画像は，次のような特徴をもつ．
これら 3 つの特徴を活かして信号機の状態変化の検出を行う．
