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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。

2D Lidar, RGBDカメラ情報を統合した複数人のトラッキング

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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

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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。

 

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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。