研究者が影の変化を感知する自律システムを開発

マサチューセッツ工科大学（MIT）のエンジニアは、自律車両とその安全性にとって非常に重要な新しいシステムを開発しました。このシステムは、地面の影の小さな変化を感知でき、角を曲がってくる車両や歩行者を検出できます。

自律車両を作成しようとする企業にとって、安全性の向上は重要な目標です。エンジニアは、車両が他の車両や歩行者との衝突を回避する能力を高めるために不断に努力しています。特に、建物の角を曲がってくる歩行者を検出する能力が重要です。

この新しいシステムは、将来的に病院でナビゲーションを行うロボットにも使用される可能性があります。これらのロボットは、病院内で薬や物資を配達することができ、このシステムはロボットが人に当たらないように助けることができます。

来週、国際ロボットとシステム会議（IROS）で論文が発表されます。この論文には、研究者が行った実験の詳細が記載されており、パーキングガレージを回る自律車両や、他の車両に近づいたときに停止する車両の映像が含まれています。

現在のシステムは、LIDAR（光検出と距離測定）を使用していますが、可視物体を検出するのに0.5秒以上かかります。研究者によると、高速で移動する自律車両では、数分の1秒の差が大きな違いをもたらすことがあります。

“ロボットが他の物体や人と共に環境を移動するアプリケーションでは、私たちの方法はロボットに角を曲がってくる誰かがいることを早期に警告し、車両が減速し、経路を変更し、事前に衝突を回避する準備をすることができます。”と、共同著者であるDaniela Rus博士は述べています。”大きな夢は、高速で動く車両に『X線ビジョン』のようなものを提供することです。”

新しい自律システムは、現在のところ室内でのみテストされています。室内では、照明条件が低く、ロボットの速度も遅いため、影を分析して感知することが容易です。

この論文は、Daniela Rus博士、元CSAIL研究員のFelix Naser、CSAIL大学院生のAlexander Amini、CSAIL博士課程のIgor Gilitschenski、大学院生のChristina Liao、トヨタ研究所のGuy Rosman、MITの航空宇宙工学教授のSertac Karamanによってまとめられました。

ShadowCamシステム

新しい開発以前、研究者はすでに「ShadowCam」と呼ばれるシステムを持っていました。このシステムは、コンピュータビジョン技術を使用して地面の影の変化を検出して分類することができます。ShadowCamの以前のバージョンは、MITのWilliam FreemanとAntonio Torralba教授によって開発されました。これらの教授はIROS論文の共同著者ではなく、彼らの研究は2017年と2018年に発表されました。

ShadowCamは、特定のカメラからのビデオフレームを使用し、時間の経過とともに光の強度の変化を検出することができます。これにより、物体が遠ざかっているか近づいているかを判断し、情報を分析して画像を静止物体または移動物体として分類することができます。これにより、システムは最適な方法で進むことができます。

ShadowCamは、自律車両で使用するために調整されました。元々、ShadowCamは「AprilTags」と呼ばれる拡張現実ラベルを使用していました。これらはQRコードのようなもので、ShadowCamはこれらを使用して特定のピクセルクラスターに焦点を当てて影の存在を判断していました。しかし、このシステムは現実世界のシナリオでは使用できないことがわかりました。

そのため、研究者は画像登録と視覚的オドメトリ技術を組み合わせる新しいプロセスを作成しました。画像登録は複数の画像を重ねて変化を特定します。

研究者が使用する視覚的オドメトリ技術は「Direct Sparse Odometry」（DSO）と呼ばれ、AprilTagsと同様に機能します。DSOは3D点群を使用し、環境の特徴をプロットします。コンピュータビジョンのパイプラインは、関心領域である床面を特定します。

ShadowCamは、DSOと画像登録を使用して、ロボットの同じ視点からのすべての画像を重ねます。ロボットは移動しているか静止しているかに関係なく、影がある同じピクセルのパッチに焦点を当てることができます。

次のステップ

研究者は、このシステムの開発を継続し、屋内と屋外の照明条件の違いに焦点を当てます。最終的には、チームはシステムの速度を上げ、プロセスを自動化したいと考えています。