观测位置推荐装置及其推荐方法以及计算机可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供观测位置推荐装置及其推荐方法以及计算机可读介质，观测位置推荐装置具备：在第一观测位置取得物体的图像的单元；从取得的物体的图像中提取图像特征量的单元；姿势推定单元，基于所提取的图像特征量，算出表示物体的推定姿势与推定姿势的似然度的关系的第一似然度映射；第二存储单元，存储表示推定出的姿势时的真正的第一观测位置与第一观测位置的似然度的关系的第二似然度映射；第三存储单元，存储表示在第一及第二观测位置观测物体时的物体的姿势与姿势的似然度的关系的第三似然度映射；及观测位置推定单元，以将第一、第二及第三似然度映射相乘并进行了积分的结果作为参数的评价函数的值成为最大或最小的方式，推定第二观测位置。

Observation position recommendation device and its recommendation method and computer readable medium

【技术实现步骤摘要】
观测位置推荐装置及其推荐方法以及计算机可读介质
本专利技术涉及推定物体的观测位置的观测位置推荐装置及其推荐方法以及程序。
技术介绍
已知有在多个观测位置观测物体的物体姿势推定装置(例如，参照日本特开2012-022411号公报)。上述物体姿势推定装置由于在随机设定的多个观测位置观测物体，因此该观测位置对观测物体来说未必是最佳的位置。
技术实现思路
本专利技术是为了解决这样的问题点而作出的专利技术，主要目的在于提供能够推定物体的最佳的观测位置的观测位置推荐装置及其推荐方法以及程序。用于实现上述目的的本专利技术的一方案是一种观测位置推荐装置，为了推定物体的姿势而根据该物体的第一观测位置来推定接下来应观测该物体的第二观测位置，所述观测位置推荐装置的特征在于，具备：图像取得单元，在所述第一观测位置取得物体的图像；图像特征量提取单元，从由所述图像取得单元取得的物体的图像中提取该物体的图像的图像特征量；姿势推定单元，基于由所述图像特征量提取单元提取的物体的图像特征量，算出表示根据所述物体的图像而推定出的该物体的推定姿势与该推定姿势的似然度的关系的第一似然度映射；第二存储单元，存储表示推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系的第二似然度映射；第三存储单元，存储表示在所述第一观测位置及所述第二观测位置观测所述物体时的所述物体的姿势与该姿势的似然度的关系的第三似然度映射；及观测位置推定单元，以将由所述姿势推定单元算出的第一似然度映射、存储于所述第二存储单元的第二似然度映射、存储于所述第三存储单元的第三似然度映射相乘并进行了积分的结果作为参数的评价函数的值成为最大或最小的方式，推定所述第二观测位置。在该一方案中，可以是，所述观测位置推定单元基于由所述姿势推定单元推定出的第一似然度映射p(ξ|I1)、存储于所述第二存储单元的第二似然度映射存储于第三存储单元的第三似然度映射使用【数学式5】来推定所述第二观测位置δ2(加帽)。其中，ξ为所述物体的推定姿势，I1为所述图像取得单元在所述第一观测位置取得的物体的图像，为所述第一观测位置，θ为所述物体的姿势，δ2为所述第二观测位置。在该一方案中，可以是，所述观测位置推荐装置还具备学习所述物体的各姿势的图像特征量的第一学习单元，所述姿势推定单元对由所述图像特征量提取单元提取的物体的图像特征量与由所述第一学习单元学习的物体的各姿势的图像特征量进行比较，来算出所述第一似然度映射。在该一方案中，所述第二存储单元可以是学习推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系并存储为所述第二似然度映射的第二学习单元。在该一方案中，所述第三存储单元可以是学习在所述第一观测位置及所述第二观测位置观测所述物体时的所述物体的姿势与该姿势的似然度的关系并存储为所述第三似然度映射的第三学习单元。在该一方案中，所述评价函数可以是算出分布的方差的函数或算出分布的熵的函数。在该一方案中，可以是，所述观测位置推定单元以使所述评价函数的值成为阈值以上或阈值以下的方式推定至少一个所述第二观测位置。用于实现上述目的的本专利技术的一方案可以是一种观测位置推荐装置的推荐方法，所述观测位置推荐装置为了推定物体的姿势而根据该物体的第一观测位置来推定接下来应观测该物体的第二观测位置，所述观测位置推荐装置的推荐方法的特征在于，包括以下步骤：在所述第一观测位置取得物体的图像；从所取得的所述物体的图像中提取该物体的图像的图像特征量；基于所提取的所述物体的图像特征量，算出表示根据所述物体的图像而推定出的该物体的推定姿势与该推定姿势的似然度的关系的第一似然度映射；及以将该算出的第一似然度映射、第二似然度映射、第三似然度映射相乘并进行了积分的结果作为参数的评价函数的值成为最大或最小的方式，推定所述第二观测位置，该第二似然度映射表示推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系，该第三似然度映射表示在所述第一观测位置及所述第二观测位置观测所述物体时的所述物体的姿势与该姿势的似然度的关系。用于实现上述目的的本专利技术的一方案可以是一种观测位置推荐装置的程序，所述观测位置推荐装置为了推定物体的姿势而根据该物体的第一观测位置来推定接下来应观测该物体的第二观测位置，所述观测位置推荐装置的程序的特征在于，使计算机执行以下处理：在所述第一观测位置取得物体的图像；从所取得的所述物体的图像中提取该物体的图像的图像特征量；基于所提取的所述物体的图像特征量，算出表示根据所述物体的图像而推定出的该物体的推定姿势与该推定姿势的似然度的关系的第一似然度映射；及以将该算出的第一似然度映射、第二似然度映射、第三似然度映射相乘并进行了积分的结果作为参数的评价函数的值成为最大或最小的方式，推定所述第二观测位置，该第二似然度映射表示推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系，该第三似然度映射表示在所述第一观测位置及所述第二观测位置观测所述物体时的所述物体的姿势与该姿势的似然度的关系。本专利技术为了解决这样的问题点而作出，能够提供能够推定物体的最佳的观测位置的观测位置推荐装置及其推荐方法以及程序。前述及本专利技术的其他对象、特征及优点通过下面的具体实施方式的说明并参照附图而明确，它们仅仅是示例性的，不能认为是对本专利技术的限制。附图说明图1是表示本专利技术的一实施方式的观测位置推荐装置的概略性的系统结构的框图。图2是表示推定姿势似然度映射的一例的图。图3是从上方观察放置在平面上的具有把手的杯的图。图4是表示物体的姿势的似然度的分布的姿势似然度映射的一例的图。图5是表示位置推定精度映射的一例的图。图6是表示多视点似然度映射的一例的图。图7是表示本专利技术的一实施方式的观测位置推荐装置的推荐方法的流程的一例的流程图。图8是表示搭载有本专利技术的实施方式的观测位置推荐装置的机器人的概略性的系统结构的框图。具体实施方式以下，参照附图，说明本专利技术的实施方式。例如，为了使生活支援机器人把持物品进行移动而推定未知物体的姿势的情况至关重要。这样的机器人通过相机等传感器在多个观测位置观测物体，由此能够高精度地推定物体的姿势。然而，在随机设定的多个观测位置观测物体的情况下，该观测位置对观测物体来说未必是最佳的位置。例如，根据观测位置的不同而难以识别该物体，因此会产生识别精度下降等问题。相对于此，本专利技术的一实施方式的观测位置推荐装置根据最初观测物体的第一观测位置，来推定接下来应观测物体的最佳的第二观测位置。由此，能够推定物体的最佳的观测位置，通过在该最佳的观测位置观测物体，能够高精度地推定物体的姿势。图1是表示本实施方式的观测位置推荐装置的概略性的系统结构的框图。本实施方式的观测位置推荐装置1具备图像取得部2、第一深层学习部3、第一及第二统计处理部4、5、存储部6、图像特征量提取部7、姿势推定部8、观测位置推定部9。需要说明的是，观测位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种观测位置推荐装置，为了推定物体的姿势而根据该物体的第一观测位置来推定接下来应观测该物体的第二观测位置，/n所述观测位置推荐装置的特征在于，具备：/n图像取得单元，在所述第一观测位置取得物体的图像；/n图像特征量提取单元，从由所述图像取得单元取得的物体的图像中提取该物体图像的图像特征量；/n姿势推定单元，基于由所述图像特征量提取单元提取的物体的图像特征量，算出表示根据所述物体的图像而推定出的该物体的推定姿势与该推定姿势的似然度的关系的第一似然度映射；/n第二存储单元，存储表示推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系的第二似然度映射；/n第三存储单元，存储表示在所述第一观测位置及所述第二观测位置观测所述物体时的所述物体的姿势与该姿势的似然度的关系的第三似然度映射；及/n观测位置推定单元，以将由所述姿势推定单元算出的第一似然度映射、存储于所述第二存储单元的第二似然度映射、存储于所述第三存储单元的第三似然度映射相乘并进行了积分的结果作为参数的评价函数的值成为最大或最小的方式，推定所述第二观测位置。/n

【技术特征摘要】
20180629 JP 2018-1252001.一种观测位置推荐装置，为了推定物体的姿势而根据该物体的第一观测位置来推定接下来应观测该物体的第二观测位置，
所述观测位置推荐装置的特征在于，具备：
图像取得单元，在所述第一观测位置取得物体的图像；
图像特征量提取单元，从由所述图像取得单元取得的物体的图像中提取该物体图像的图像特征量；
姿势推定单元，基于由所述图像特征量提取单元提取的物体的图像特征量，算出表示根据所述物体的图像而推定出的该物体的推定姿势与该推定姿势的似然度的关系的第一似然度映射；
第二存储单元，存储表示推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系的第二似然度映射；
第三存储单元，存储表示在所述第一观测位置及所述第二观测位置观测所述物体时的所述物体的姿势与该姿势的似然度的关系的第三似然度映射；及
观测位置推定单元，以将由所述姿势推定单元算出的第一似然度映射、存储于所述第二存储单元的第二似然度映射、存储于所述第三存储单元的第三似然度映射相乘并进行了积分的结果作为参数的评价函数的值成为最大或最小的方式，推定所述第二观测位置。


2.根据权利要求1所述的观测位置推荐装置，其特征在于，
所述观测位置推定单元基于由所述姿势推定单元推定出的第一似然度映射p(ξ|I1)、存储于所述第二存储单元的第二似然度映射存储于第三存储单元的第三似然度映射使用下式来推定所述第二观测位置δ2(加帽)，
【数学式5】



或



其中，ξ为所述物体的推定姿势，I1为所述图像取得单元在所述第一观测位置取得的物体的图像，为所述第一观测位置，θ为所述物体的姿势，δ2为所述第二观测位置。


3.根据权利要求1或2所述的观测位置推荐装置，其特征在于，
所述观测位置推荐装置还具备学习所述物体的各姿势的图像特征量的第一学习单元，
所述姿势推定单元对由所述图像特征量提取单元提取的物体的图像特征量与由所述第一学习单元学习的物体的各姿势的图像特征量进行比较，来算出所述第一似然度映射。


4.根据权利要求1～3中任一项所述的观测位置推荐装置，其特征在于，
所述第二存储单元是学习推定出的所述姿势时的真正的所述第一观测位置与该第一观测位置的似然度的关系并存储为所述第二似然度映射的第二学习单元。


5.根据权利要求1～4中任一项所述的观测位置推荐装置，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：村濑洋，川西康友，出口大辅，尼克·莫德·扎里菲耶·宾·哈什姆，中野雄介，小堀训成，
申请(专利权)人：国立大学法人名古屋大学，丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP