多数の能動視覚システムによる移動対象の協調的追跡方式の考案

担当：松山　隆司，和田　俊和（京都大学）

本研究では，視覚・行動機能を備えた多数のエージェントがネットワークで互 いに結ばれたマルチエージェントシステムを対象に，視覚・行動・コミュニケー ション機能の統合による分散協調処理の実現を目指している．具体的には，先 に述べたパン・チルト・ズームカメラ（本報告書2.3.2）を備え た能動視覚システムをネットワーク結合し，下記の協調動作を行わせることに より，移動対象の継続的観測や広域シーンの状況認識・理解を実現することが 目的となる．

協同注視：

移動対象が遮蔽物の背後やカメラの死角に入り，１台の観 測ステーションから追跡できなくなった場合，他の観測ステーションに対象追 跡を引き継ぐことにより，システム全体としては継続的に追跡を行うことがで きる．また，同一の対象を複数の観測ステーションで同時に観測すれば，対象 の3次元位置・形状を計測することができる．

分散協調追跡：

複数の対象を別々の観測ステーションで追跡すれば， 同時に多くの移動対象の動きをとらえることができる．その際，対象の追跡に 最も適した観測ステーションを動的に決定し，対象追跡を担当するようにすれ ば，協同注視の場合と同様にカメラの死角や遮蔽物の影響を受けにくい安定な 追跡が実現できる．

今年度の研究では，一つの対象に関する協同注視を行うシステムを状態遷移モ デルに基づいて設計・試作するとともに，システムの性能評価を定量的に行う ための分散協調視覚システムのシミュレーション・ソフトウエアを開発した． 具体的には，先に述べた能動視覚システム（本報告書 2.4）を観測ステーションとして４台ネット ワーク結合し，各観測ステーションにおける対象追跡モード（図 28参照．単独探索，単独 追跡，協調探索，協調追跡および注視対象のデータ管理を行うマスターの５つ のモードがある）をコミュニケーションによって切替える．このシステムによ り，図29，30に示すように，障害物が乱雑 に配置された広い空間を移動する対象を実時間で安定かつ継続的に追跡し，そ の３次元位置を計算できることが示せた（詳細は，本報告書 を参照）．ここで，図29 における各列の画像は，それぞれ視点の異なるカメラで撮影された画像系列を 表し，縦軸を時間軸としたときの撮影時刻の位置に並べてある．

  
Figure 28: 協同注視のための観測ステーションの状態遷移図

    
Figure 30: 追跡対象の移動軌跡
Figure 29: 複数カメラによる観測画像の一部（1枚の画像の縦の長さが0.5秒に相当）