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Robocup @Home 2022

 

RoboCup @Homeでは自律移動ロボットにおける基礎機能であるマップ作成やナビゲーションに加えて、人や物体の認識、人との対話、ロボットアームの軌道計画など多岐にわたる機能が必須であり、またそれらを組み合わせてタスクを遂行するためのシステムインテグレーションが必要とされます。
我々も「
Cuboid」をベースにロボットアームを装備させることで、より広範囲な課題解決への応用の可能性を見出しました。

仕様

仕様

  • Base : differential drive

  • Max speed : 0.8 [m/s]

  • Dimensions : 370 x 370 x 670 [mm]

  • Weight (base only) : 30 kg

  • Sensors : LIDAR x 5 (PaceCat x3, AkuSense x2 ), HC-SR04 Sonar x6, Kinect V2 x1, MPU-6500 IMU x1

  • Microphone : ANDYCINE AC-M1 (Optional)

  • Microphone array : XK-USB-MIC-UF216 (Optional)

  • PC :

    • CPU : Intel(R) Core(TM) i9-9900 CPU @ 3.10 GHz

    • RAM : 32 GB

    • GPU : GeForce GTX 1650 (4 GB)

2D Lidar, RGBDカメラ情報を統合した複数人のトラッキング

2D Lidar, RGBDカメラ情報を統合した複数人のトラッキング

2D Lidarによる足の検出やRGB画像を用いた上半身検出、Open PifPafでの骨格推定とDepth画像を用いた3次元骨格検出など様々な検出情報を統合し複数人のトラッキングが可能です。

人のトラッキングシステムの応用例

人のトラッキングシステムを応用するこで、障害物との衝突に注意しながら対象者を追従することも可能です。

RGBDカメラを用いた物体認識

RGBDカメラを用いた物体認識

ここでは点群情報を用いた平面上にある物体の概形抽出と、先の3次元骨格を組み合わせ、人が指し示している物体認識を可能にしています。また他にも、YOLOYOLACTなどDeep Learningによる物体認識および3次元位置推定も可能です。

6位入賞

6位入賞

タイのバンコクで行われた「RoboCup 2022」に出場し6位入賞しました。

 

大会名 :RoboCup 2022

日時  :2022年7月13日~17日

開催場所:タイ(バンコク)

競技名 :RoboCup@Home Open Platform League

チーム名:Chief Scientist Office (SoftBank Corp., Japan)

Robocup participating team introduction

Robocup 出場チーム紹介

出場チーム紹介ホームページにて詳細をご案内しています。ぜひご覧ください。

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