動体認識と物体認識を用いた落し物お届けロボット

抄録

近年、日本では多くの落し物が届けられており、警察庁の統計によると全国の警察が取り扱う拾得物件数は年間約3,000 万件に達している(1)。また、警視庁の統計によると、令和7 年中に東京都内で受理された拾得届は4,538,244 件であり、非常に多くの落し物が発生している(2)。一方で、令和7 年中の東京都における遺失届受理件数は1,100,657 件であり、拾得届受理件数の約4 分の1に留まっている(2)。この要因として、飲みかけのペットボトルや食品など時間の経過とともに価値が低下する物品や探す労力に見合わない物品が含まれていることや、落としたことに気付かなかったり探索を断念したりする場合があることが考えられる。このことから、落し物を発見後速やかに落とし主へ返還する仕組みが求められている。近年では、YOLO に代表される深層学習を用いた物体認識技術や自律移動ロボット技術の発展により、監視や搬送などの自動化が進められている(3)。しかし、既存研究の多くは物体検出や搬送を目的としており、落し物の発見から変換までを一貫して自動化した例は少ない。また、Bluetooth タグや位置情報タグを利用した手法やウェアラブルカメラを用いた手法では、対象物や利用者への機器装着が必要であり、多様な落し物へ適用することは容易ではない(4-5)。そこで本研究では、定点カメラと移動ロボットを組み合わせ、落し物の発見から回収、返還までを自動的に行うシステムを提案する。