CNN による深度予測に基づく鏡を活用した死角の物体知覚

抄録

自律移動ロボットが建物内や道路上など様々な遮蔽物を含む環境下で活動するにあたって、遮蔽物の先の状況を把握することが重要であり、特に鏡を活用した死角のカバーは有効であると考えられる。しかし鏡はその性質上反射率が 1 に近いためセンシングによる三次元的な位置認識が困難であり、したがって鏡を手がかりとした死角の状況予測のために鏡の位置推定が課題となっている。本研究では畳み込みネットワークを用いた鏡の深度画像予測手法を提案し、さらに鏡面に写る物体を検出された鏡平面に関して対称移動させることで実空間において当該物体の三次元位置を復元することを提案する。本研究の提案手法の有用性を検証するため、廊下の交差点に反射鏡を設置し、ロボットにとって死角に存在する人間を検知する実験を行った。