人とロボットの安全な共存のためのカメラ映像を用いた歩きスマホ検出(SI2021)

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March 17, 22

スライド概要

川住歩弥, 田村雄介, 平田泰久, "人とロボットの安全な共存のためのカメラ映像を用いた歩きスマホ検出", 第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会講演論文集, pp.2844-2848, 2021.

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東北大学大学院工学研究科ロボティクス専攻 田村研究室

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Smart Robots Design DEPARTMENT OF ENGINEERING TOHOKU UNIVERSITY ⼈とロボットの安全な共存のための カメラ映像を⽤いた歩きスマホ検出 ○川住 歩弥(東北⼤) ⽥村 雄介(東北⼤) 平⽥ 泰久(東北⼤)

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研究概要︓背景 u ⾃律型移動ロボット u 歩⾏者と衝突する危険性 Ø ⼈との接触を防ぐ必要がある Ø 危険な⼈には注意を払う必要 [2] [1] 危険な歩⾏者の例︓歩きスマホ Ø 視線が画⾯に集中 [1] https://www.zmp.co.jp/products/lrb/deliro [2]⼩塚⼀宏,”歩⾏中・⾃転⾞運転中の“ながらスマホ”時の視線計測と危険性の考察” Smart Robots Design Lab. 1

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研究概要︓⽬的 u 移動ロボットが歩⾏者と共存するには Ø 歩⾏者と衝突を回避する 注意すべき歩⾏者! ロボットに接近 周囲の確認が疎か 研究⽬的 移動ロボット視点(⼀⼈称視点)で接近してくる 歩きスマホをする⼈の検出⼿法の開発 Smart Robots Design Lab. 2

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研究概要︓⼿法 ⼀⼈称視点の映像 危険性がある場合 衝突危険性 判定 Smart Robots Design Lab. 歩きスマホ 判定 3

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研究概要︓⼿法 u 歩⾏者の衝突危険性判定 Posenet 1. 胴体の4点の座標から位置(𝑥, 𝑦)を検出 2. 位置データから現在位置と速度を推定 3. 位置と速度、それらの誤差から移動予測 衝突危険性を判定 [3] [3] https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5 Smart Robots Design Lab. 4

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研究概要︓⼿法 u 歩⾏者の歩きスマホ判定 Posenet 1. ⼿⾸と肘の位置から判定 2. ⼿の座標から⼿周辺の画像を抽出 3. 画像から特徴量を抽出 肘 ⼿⾸ SVMによって歩きスマホを判定 [3] SVM 歩きスマホ Yes/No [3] https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5 Smart Robots Design Lab. 5

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研究概要︓結果 u 衝突危険性判定 Ø 誤差を考慮した範囲予測 u 歩きスマホ判定 精度 歩きスマホは約84% 普通の歩⾏は100% 判定︓歩きスマホ 判定︓歩きスマホでない 歩きスマホ 101 19 普通の歩⾏ 0 120 詳細はインタラクティブ発表で Smart Robots Design Lab. 6