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公開番号2024163035
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-21
出願番号2024068956
出願日2024-04-22
発明の名称2Dライダーベースのマーカーを用いた移動ロボットの客体追跡方法及び装置
出願人忠北大学校産学協力団,CHUNGBUK NATIONAL UNIVERSITY INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION
代理人弁理士法人創光国際特許事務所
主分類G05D 1/244 20240101AFI20241114BHJP(制御;調整)
要約【課題】2Dライダーベースのマーカーを用いた移動ロボットの客体追跡方法及び装置を開示する。
【解決手段】本開示の一側面によると、2Dライダーベースのマーカーを用いた移動ロボットの対象客体姿勢推定のための方法として、移動ロボットの2Dライダーセンサを用いて距離データ及び反射強度(intensity)を含む第1のポイントクラウドデータを獲得する過程と、前記第1のポイントクラウドデータの中から客体に付着されたマーカーに含まれる高輝度反射物質に対応する第2のポイントクラウドデータを抽出する過程と、前記第2のポイントクラウドデータを少なくとも1つのクラスターにクラスターリングする過程と、前記少なくとも1つのクラスターの中から対象客体に対応する対象クラスターを識別する過程、及び、前記対象クラスターの変化に基づいて前記対象客体の姿勢を推定する過程と、を含む方法を提供する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
２Ｄライダーベースのマーカーを用いた移動ロボットの対象客体姿勢推定のための方法であって、
移動ロボットの２Ｄライダーセンサを用いて距離データ及び反射強度（intensity）を含む第１のポイントクラウドデータを獲得する過程と、
前記第１のポイントクラウドデータの中から客体に付着されたマーカーに含まれる高輝度反射物質に対応する第２のポイントクラウドデータを抽出する過程と、
前記第２のポイントクラウドデータを少なくとも１つのクラスターにクラスターリングする過程と、
前記少なくとも１つのクラスターの中から対象客体に対応する対象クラスターを識別する過程、及び、
前記対象クラスターの変化に基づいて前記対象客体の姿勢を推定する過程と、
を含む方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記客体に付着されたマーカーは、
少なくとも１つの互いに異なるサイズを有する複数の高輝度反射材料を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記抽出する過程は、
前記第１のポイントクラウドデータの中から反射強度の値が閾値より高いポイントクラウドデータを前記第２のポイントクラウドデータとして抽出する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記クラスターリングする過程は、
前記第２のポイントクラウドデータに対して距離ベースのクラスターリングを遂行する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記識別する過程は、
前記少なくとも１つのクラスターの形態を予め設定された形態と比較して前記対象客体に対応する対象クラスターを識別する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記推定する過程は、
前記対象クラスターに含まれるポイントクラウドデータのポイントの位置情報に基づいて前記対象クラスターを第１のグループ及び第２のグループに分ける過程と、
前記第１のグループに含まれるポイントクラウドデータのポイントの個数と前記第２のグループに含まれるポイントクラウドデータのポイントの個数との比率を獲得する過程、及び、
前記比率の変化に基づいて前記対象客体の姿勢を推定する過程と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記推定された対象客体の姿勢に基づいて前記移動ロボットの挙動を制御する過程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
２Ｄライダーベースのマーカーを用いた移動ロボットの対象客体姿勢推定のための装置であって、
移動ロボットの２Ｄライダーセンサを用いて距離データ及び反射強度を含む第１のポイントクラウドデータを獲得する獲得部と、
前記第１のポイントクラウドデータの中から客体に付着されたマーカーに含まれる高輝度反射物質に対応する第２のポイントクラウドデータを抽出する前処理部と、
前記第２のポイントクラウドデータを少なくとも１つのクラスターにクラスターリングするクラスターリング部と、
前記少なくとも１つのクラスターの中から対象客体に対応する対象クラスターを識別する識別部、及び、
前記対象クラスターの変化に基づいて前記対象客体の姿勢を推定する姿勢推定部と、
を含む装置。
【請求項９】
前記客体に付着されたマーカーは、
少なくとも１つの互いに異なるサイズを有する複数の高輝度反射材料を含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記前処理部は、
前記第１のポイントクラウドデータの中から反射強度の値が閾値よりも高いポイントクラウドデータを前記第２のポイントクラウドデータとして抽出する、請求項８に記載の装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、２Ｄライダーベースのマーカーを用いた移動ロボットの客体追跡方法及び装置に関する。より詳しくは、２Ｄライダーベースのマーカーを用いて移動ロボットが対象客体を識別して姿勢を推定する技術に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
以下に記述される内容は、単に本実施例に関連される背景情報のみを提供するだけで従来技術を構成するものではない。
【０００３】
サービス型モビリティ（ＭａａＳ，Mobility as a Service）は今後市場規模が大きくなると予想され、このような予想に基づいて主に移動ロボット（mobile robot）が人を追跡して人を助けたり、コラボレーションしたりする役割を遂行するようになる。
【０００４】
移動ロボットは、工場、物流センター、博物館、レストラン、商業施設、空港、又はスマートファームなど、様々な所で物を積んで移動したり、移動しながら人々に情報又はサービスを提供したりするのに利用される。特に、空港、商業施設、工場などで人が移動ロボットに物を載せて移動する場合、移動ロボットは人を追って移動することができる。移動ロボットが自動で人を認識して追跡することで、人は物をカートのような運搬装置に載せて運搬装置を動かすために運搬装置を直接制御する必要がないという利点がある。
【０００５】
移動ロボットがこのような役割を遂行するためには、人を認識して追跡することができなければならず、安全距離を確保しなければならない。また、群衆の多い環境でも安定的に人を追跡することができなければならない。
【０００６】
客体認識及び／又は追跡を行うために、ディープラーニングベースの方法（例えば、マスクＲーＣＮＮ、ＹＯＬＯ、ＳＳＤなど）が一般に使用される。しかしながら、ディープラーニングベースの方法は高性能のハードウェアが必要で移動ロボットの価格を上昇させるという問題がある。
【０００７】
カメラのようなイメージセンサの場合、照明変化、低解像度、遮蔽（occlusion）などの要因によって撮影されたイメージから客体認識の精度が低下することがある。ライダー（ＬＩＤＡＲ，LIght Detection And Ranging）センサは、レーザーパルスを撮影して戻ってくる時間を測定して反射体との距離を測定するセンサで、高い精度を有するが、比較的高価である。
【０００８】
したがって、移動ロボットが対象客体（target object）を認識して追跡するに際して費用対効果が高く強靭なシステムを構成することができる技術が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本開示は、客体に付着されるマーカー及び移動ロボットに装着される２Ｄライダーセンサを用いて移動ロボットが客体を認識して追跡することができる技術を提供することに一目的がある。
【００１０】
本開示は、高輝度反射材料を含むマーカーを用いて客体を検出し、客体の姿勢を推定することができる技術を提供することに一目的がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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