![ランドマークの認識アルゴリズム（２/２）
③エッジ点検出
②で求められた円の内部点からマスクを生成し、抽出した画像をSobel
フィルタにかけてエッジ点を検出する
④中心座標と直径の算出
③で求めたエッジ点から3点をランダムに選び,円の方程式に基づいて
円の中心座標（xc,yc）と円の直径 d [pixel]を求める。
(X1,Y1) d
(X3,Y3)
(X2,Y2) (xc,yc)](https://image.slidesharecdn.com/kimurab-130326085652-phpapp01/85/Kimura-b-6-320.jpg)
![自己位置の算出
画像から得られた円の中心座標と直径から着陸地点を原点とした座標を算出
X軸、Y軸方向 Z軸方向
円の中心座標（xc,yc) 事前にヘリコプタの高度h [cm]における
円の実直径：20[cm] 画像中の円の直径d [pixel]を調査
画像における直径：d [pixel]
20 h [cm] d [pixel]
l ≒ [cm / pixel ] 30
40
235
172 目標地点までの距離
d 50 140
60 118
70 102
80 90
90 81 近似式で表す
100 73
着陸点を原点としたときの 110 65 7972
現在地の座標 125
150
58
48
h≒ 1.0245
[cm]
d
x ( xc・l ) 175
200
40
36
230 33
y ( yc・l )](https://image.slidesharecdn.com/kimurab-130326085652-phpapp01/85/Kimura-b-7-320.jpg)
![検証実験１ 実験結果
測位アルゴリズム中のランダムネスの影響の検証
1つの画像から独立に100回測位した結果の分布
Z軸[cm]
Y軸[cm]
5cm
X軸[cm]](https://image.slidesharecdn.com/kimurab-130326085652-phpapp01/85/Kimura-b-9-320.jpg)
![自律ヘリコプタのシステム構成
検証実験２：ヘリコプタ実機にカメラを搭載し検証
RCヘリコプタ 小型カメラ 動画ファイル
Microsoft
・Innovator 重量 700 [g] LifeCam Show 測位アルゴリズム
測位精度を検証
プロポ
人の制御で
ヘリコプタを操作](https://image.slidesharecdn.com/kimurab-130326085652-phpapp01/85/Kimura-b-10-320.jpg)
Kimura b
- 1. 小型ヘリコプタにおける着陸制御に 向けたビジョンベース位置推定 Vision-based position presumption for landing control in small helicopter 木村卓哉 複雑系工学講座 調和系工学研究室
- 2. 研究背景 ヘリコプタの自律ロボット化 ・ 有人飛行が困難な場所またはオペレータの有視界外での行動 ・ 制御の自律化による操縦負荷の軽減 大型ヘリコプタによる自律ロボット化に関する研究 ・ラジコンヘリコプタの姿勢制御・ホバリング制御（01,辛,藤原） ・位置制御器,速度制御器,姿勢制御器によるホビー用無人ヘリコプタの自律制御（03,羽沢） 自律型ヘリコプタを小型化する利点 ・ 複数台の低コストな機体の協調作業による探索タスクの高速化 ・ 機体の制作・維持コスト削減 （配備容易性、飛行燃料の軽減など） 小型化によりタスクに応じて自律型ヘリコプタの活用範囲の拡大が可能
- 3. 課題と問題点 小型化によって生じる課題 ・ ペイロードの制約下でのシステム構成 （搭載するセンサやプロセッサに制約） ・ 小型化による飛行の不安定性や外乱の影響を踏まえた制御の確立 カメラ画像に基づいたビジョンベースの制御による研究が一般的 搭載カメラによる小型ヘリコプタの位置・姿勢制御（09,飯村） 自律ヘリコプタに必要とされる能力 離陸の自動化 フライトの自動化 着陸の自動化 着陸に向けた 着陸地点の認識 着陸制御 自己位置推定 本研究の目的 自動着陸に向けたカメラ画像を用いた自己位置推定 着陸という観点から、特に高さ方向の自己位置推定に着目する
- 4. カメラ画像に基づく自己位置推定 円形のランドマークの認識による自己位置推定手法 カメラ搭載型バルーンロボットシステムの開発とPD制御による位置制御の実現（04,角田） 高度の推定 カメラ座標系 高度の変化によるカメラ画像中の 円の直径の変化から推定 水平方向の座標推定 複数の円の中心とヘリコプタの 位置関係により推定可能 （本研究では一つの円のみによ る高度の推定に限定）
- 5. ランドマークの認識アルゴリズム（１/２） ①閾値の設定 事前調査で撮影しておいた画像からランドマークを表すピクセルのRGB濃度 を調査し、円以外の物体を認識しないように閾値の上限値と下限値を設定 下限値 上限値 R 160 255 G 45 130 B 60 155 ②円の内部点認識 5×5ピクセルの領域全てで閾値内に収まる円の内部点を求める →1ピクセルごとに求めた場合、ランドマーク以外の点認識してしまう可能性がある
- 6. ランドマークの認識アルゴリズム（２/２） ③エッジ点検出 ②で求められた円の内部点からマスクを生成し、抽出した画像をSobel フィルタにかけてエッジ点を検出する ④中心座標と直径の算出 ③で求めたエッジ点から3点をランダムに選び,円の方程式に基づいて 円の中心座標（xc,yc）と円の直径 d [pixel]を求める。 (X1,Y1) d (X3,Y3) (X2,Y2) (xc,yc)
- 7. 自己位置の算出 画像から得られた円の中心座標と直径から着陸地点を原点とした座標を算出 X軸、Y軸方向 Z軸方向 円の中心座標（xc,yc) 事前にヘリコプタの高度h [cm]における 円の実直径：20[cm] 画像中の円の直径d [pixel]を調査 画像における直径：d [pixel] 20 h [cm] d [pixel] l ≒ [cm / pixel ] 30 40 235 172 目標地点までの距離 d 50 140 60 118 70 102 80 90 90 81 近似式で表す 100 73 着陸点を原点としたときの 110 65 7972 現在地の座標 125 150 58 48 h≒ 1.0245 [cm] d x ( xc・l ) 175 200 40 36 230 33 y ( yc・l )
- 8. 検証実験１ カメラを固定した場合の測位精度の検証 カメラ 水準器 Z軸 44cmで固定 X軸 撮影された画像 Y軸 ランドマーク
- 9. 検証実験１ 実験結果 測位アルゴリズム中のランダムネスの影響の検証 1つの画像から独立に100回測位した結果の分布 Z軸[cm] Y軸[cm] 5cm X軸[cm]
- 10. 自律ヘリコプタのシステム構成 検証実験２：ヘリコプタ実機にカメラを搭載し検証 RCヘリコプタ 小型カメラ 動画ファイル Microsoft ・Innovator 重量 700 [g] LifeCam Show 測位アルゴリズム 測位精度を検証 プロポ 人の制御で ヘリコプタを操作
- 11. 実験２結果 (cm) 2 4 6 (s) 200 <<実験環境>> C 100 h 100 250 250 0
- 12. 考察 円形のランドマークを用いて高度の推定が実現できることを 確認した 下記の例のような、ランドマークが画像から外れたり、小さく ぶれている画像が含まれていても，推定値が計算不能にな ることは無かった 検証実験２において、画面から 検証実験２において、最も高度が ランドマークが外れている例 高くなったときの画像
- 13. 結論 円形ランドマークを用いた測位アルゴリズムを実装し、実機のヘリコプタ を用いて得られた画像による高度の測位実験を行った その結果、現時点におけるヘリコプタの振動や加速による画像のぶれや ボケが含まれている場合でも測位可能であることが明らかになった 今後の予定 測位精度の定量的な評価を行い、着陸制御に向けた知見を得る 着陸地の認識を実現し、具体的な着陸制御について検討を行う