歩行時特徴抽出RTCを用いた人物追従ロボットの追従精度の向上

歩行時特徴抽出RTCを用いた人物追従ロボットの追従精度の向上

投稿者: 
koichi

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概要

  • 本研究室では,サービスロボットの需要の拡大を見越して人物追従ロボットの研究が行われてきた.
  • 本RTCは機械学習により,追従対象者の軌跡を予測し,追従精度を向上させるRTCである.

特徴

  • 追従
    • DepthセンサとLRFを用いて人の座標,周囲の状況を確認しながら人を追従する.
    • ジェスチャーを認識して追従の開始,終了を切り替える.
  • 軌跡の予測
    • social-lstmを用いてあらかじめ構築した予測器によって人の軌跡を予測する.
    • 予測にはワールド座標系を使用している.

仕様

  • 言語:C++,Python
  • OS : Windows 7 ,Windows 10

コンポーネント群

  • 新規コンポーネント
    • TrajectoryPrediction RTC
      • 今回開発した追従対象者の軌跡を予測するRTC
  • 既存コンポーネント
    • object_tracking_concierge RTC (本研究室で開発)
      • センサデータから人の位置を計算し台車に速度指令を送るRTC
    • URG
      • LRFのセンサデータを取得するRTC
    • Kinect
      • Depthセンサのセンサデータを取得するRTC
    • Concierge_Type3_VerOLD
      • 速度指令を受け取り,移動台車を動かすRTC

ソースコード・ユーザーマニュアル

以下にあります.

修正履歴

2019/12/02 object_tracking_concierge RTCは本研究室で開発されたRTCであるが,新規に作成されたものではなかったため既存コンポーネントとしました.

問合先(メールアドレス): 
ab16035@shibaura-it.ac.jp
Project Information
OS: 
Windows
言語: 
C++
Python
OpenRTM ver.: 
1.2
Average: 
0
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最終更新日時: 
火, 2019-12-03 00:08

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DAQ-Middleware

ネットワーク分散環境でデータ収集用ソフトウェアを容易に構築するためのソフトウェア・フレームワーク