つくばチャレンジにおけるカメラを用いた経路封鎖看板の検出
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開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*T190D024 岡田恵里佳 [#i74ed34e]
*つくばチャレンジにおけるカメラを用いた経路封鎖看板の検出...
#contents
**はじめに [#ea83b906]
***研究背景 [#e371b3e7]
私が所属する太田研究室は,自律走行ロボットの公開実験会「...
#ref(park.png,center,20%)
CENTER:図1:公園の地図
#ref(000049.png,center,40%)
CENTER:図2:経路上に設置されている経路封鎖看板
この課題達成のためにはロボットが看板がある道を通らないよ...
***研究目的 [#y5f4c258]
選択課題である経路封鎖迂回を達成するためには自律走行中...
#ref(Mercury.jpg,center,10%)
CENTER:図3:Mercury(AcademicModel)の外観
**経路封鎖看板の識別手法 [#c5ef3e07]
***経路封鎖看板の視覚的特徴 [#k12b4b2d]
経路封鎖看板には色や形などを使った視覚的特徴が複数ある....
#ref(one_sinboard.png,center,30%)
CENTER:図4:経路封鎖看板
本研究では,経路封鎖看板検出にある3つの特徴に注目した.1つ...
-Aパターン~
Aパターンでは看板中央の赤い円と背景の白い四角の2つを組...
#br
まずカメラから得られた画像に対して設定した閾値内の赤色...
#ref(dst_ellipse.png,center,30%)
CENTER:図5:赤い円検出
楕円フィティングにより赤い円の検出を行った理由としてはカ...
経路封鎖看板を正面から見ると赤い円は正円に見える.
しかし,経路封鎖看板を撮影するときロボットは自律走行中であ...
そのため常に正面から撮影を行うことが出来るとは断定できず,...
そのような場合では赤い円が楕円のように映る可能性もあるた...
次に,原画像全体に赤い円検出によって得られた座標を中心とし...
図6に緑の矩形で赤い円を中心として定めた一定領域を示す.
#ref(cut_white_rect.png,center,30%)
CENTER:図6:赤い円を中心とした一定領域
この一定領域はこのあと背景の白い四角を検出する際に用いる...
この大きさを定めるためにそれぞれの楕円の大きさを用いた.
図5を見ると2重丸を描くように楕円が検出されていることがわ...
この楕円の大きさと位置関係を用いて一定領域を定めたため,一...
そして次に背景の白い四角を検出する.
先程切り抜いた一定領域に対して設定した閾値内の白色抽出を...
その後この白色抽出画像から輪郭を取得する.
図7-10に白色抽出を行った様子を示す.
赤い線で描かれているところが白色抽出後に取得した輪郭になる.
#ref(white_rect0.png,center,30%)
CENTER:図7:白色抽出1
#ref(white_rect1.png,center,30%)
CENTER:図8:白色抽出2
#ref(white_rect2.png,center,30%)
CENTER:図9:白色抽出3
#ref(white_rect3.png,center,30%)
CENTER:図10:白色抽出4
-Bパターン
***看板検出の手法 [#g3f789b0]
**実験と結果 [#p9a90183]
***実験方法 [#i2e7a171]
***実験結果 [#uf56725e]
**考察 [#c4c4e095]
***手法2の検出数向上について [#t702be55]
***手法2の誤検出数増加について [#rc9597bf]
**まとめと展望 [#n5b7f238]
**参考文献 [#t10a540c]
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*T190D024 岡田恵里佳 [#i74ed34e]
*つくばチャレンジにおけるカメラを用いた経路封鎖看板の検出...
#contents
**はじめに [#ea83b906]
***研究背景 [#e371b3e7]
私が所属する太田研究室は,自律走行ロボットの公開実験会「...
#ref(park.png,center,20%)
CENTER:図1:公園の地図
#ref(000049.png,center,40%)
CENTER:図2:経路上に設置されている経路封鎖看板
この課題達成のためにはロボットが看板がある道を通らないよ...
***研究目的 [#y5f4c258]
選択課題である経路封鎖迂回を達成するためには自律走行中...
#ref(Mercury.jpg,center,10%)
CENTER:図3:Mercury(AcademicModel)の外観
**経路封鎖看板の識別手法 [#c5ef3e07]
***経路封鎖看板の視覚的特徴 [#k12b4b2d]
経路封鎖看板には色や形などを使った視覚的特徴が複数ある....
#ref(one_sinboard.png,center,30%)
CENTER:図4:経路封鎖看板
本研究では,経路封鎖看板検出にある3つの特徴に注目した.1つ...
-Aパターン~
Aパターンでは看板中央の赤い円と背景の白い四角の2つを組...
#br
まずカメラから得られた画像に対して設定した閾値内の赤色...
#ref(dst_ellipse.png,center,30%)
CENTER:図5:赤い円検出
楕円フィティングにより赤い円の検出を行った理由としてはカ...
経路封鎖看板を正面から見ると赤い円は正円に見える.
しかし,経路封鎖看板を撮影するときロボットは自律走行中であ...
そのため常に正面から撮影を行うことが出来るとは断定できず,...
そのような場合では赤い円が楕円のように映る可能性もあるた...
次に,原画像全体に赤い円検出によって得られた座標を中心とし...
図6に緑の矩形で赤い円を中心として定めた一定領域を示す.
#ref(cut_white_rect.png,center,30%)
CENTER:図6:赤い円を中心とした一定領域
この一定領域はこのあと背景の白い四角を検出する際に用いる...
この大きさを定めるためにそれぞれの楕円の大きさを用いた.
図5を見ると2重丸を描くように楕円が検出されていることがわ...
この楕円の大きさと位置関係を用いて一定領域を定めたため,一...
そして次に背景の白い四角を検出する.
先程切り抜いた一定領域に対して設定した閾値内の白色抽出を...
その後この白色抽出画像から輪郭を取得する.
図7-10に白色抽出を行った様子を示す.
赤い線で描かれているところが白色抽出後に取得した輪郭になる.
#ref(white_rect0.png,center,30%)
CENTER:図7:白色抽出1
#ref(white_rect1.png,center,30%)
CENTER:図8:白色抽出2
#ref(white_rect2.png,center,30%)
CENTER:図9:白色抽出3
#ref(white_rect3.png,center,30%)
CENTER:図10:白色抽出4
-Bパターン
***看板検出の手法 [#g3f789b0]
**実験と結果 [#p9a90183]
***実験方法 [#i2e7a171]
***実験結果 [#uf56725e]
**考察 [#c4c4e095]
***手法2の検出数向上について [#t702be55]
***手法2の誤検出数増加について [#rc9597bf]
**まとめと展望 [#n5b7f238]
**参考文献 [#t10a540c]
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