一次元輝度分布センサを用いたカルマンフィルタによる水平位置及び奥行距離同時推定

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産業応用工学会全国大会 2019 講演論文集，2019 年 9 月 18-20 日 Proceedings of IIAE Annual Conference 2019, September 18-20, 2019

一次元輝度分布センサを用いたカルマンフィルタによる

水平位置及び奥行距離同時推定

堀川裕気

a

_{穆盛林}

b

_{濱砂大地}

a

_{松原篤}

a

_{中島翔太}

a

_山口大学

b

_愛媛大学

1. はじめに近年，日本では高齢化社会の深刻化により独居高齢者の数が増加しており(1)_{，介護の需要が高まっている。そ} れに伴い，介護者にかかる負担は大きなものとなる。また，家庭内や介護施設での見守りはプライバシーの問題が重要となる。そのため，カメラのようなプライバシー情報を用いる見守りシステムの導入は困難である。これらの問題を解決するために，プライバシーを侵害せずに対象者の位置や状態を検知する一次元輝度分布センサの開発が行われてきた(2)_{。しかし，先行研究では複数人を} 対象とした検知が不可能であった。また，部屋にいる対象者の位置を把握するために，対象者の位置を俯瞰的に測定する必要がある。その場合，複数台のセンサが必要であり，複雑のセンサの設置条件を考慮する必要があった。本稿では，一台の一次元輝度分布センサを用いて対象者の水平位置及び奥行距離の同時推定を行い，トラッキングを行う手法を提案する。これにより，センサの複雑な設置条件が不要となる。さらに，各々の対象者をトラッキングするためオクルージョンが発生した場合においても見守りが可能となる。 2. 一次元輝度分布センサ一次元輝度分布センサはラインセンサとシリンドリカルレンズにより構成される。一次元輝度分布センサの理 論構造を Fig. 1 に示す。対象空間上の点 R，C，L から放 射された水平方向の光はシリンドリカルレンズにより集 光され，ラインセンサ上の対応する点 SR_，SC_，SL_に入射 される。また，対象空間の点 C+_，C，C－_{から放射された} 垂直方向の光はシリンドリカルレンズがレンズ作用を持たないため，ラインセンサへ直進する光のみがラインセ ンサ上の点 SC_{に入射される。このとき入射した光の輝度} 値が対象空間における垂直方向の光の輝度値の積分値に相当する。以上より対象空間の二次元情報を一次元輝度分布として取得するため，プライバシーを侵害せずに対象者の検知が可能となる。 3.

人物位置測定手法

3.1 対象検知手法本稿では，対象者を検知する手法として背景差分法を用いる。この手法を一次元輝度分布センサに応用することで，対象者の存在を示す特徴量を取得する。複数人を対象とした検知を行うために対象者の特徴量における極大値を用いる。しかし，一次元輝度分布センサの暗電流ノイズにより理想的な極大値の探索が困難な場合がある。そのため，一次元輝度分布センサが取得した輝度分布波形に対して移動平均処理を施し，処理後の特徴量について背景差分法を用いて対象者の特徴量を算出する。その後，得られた特徴量に対して各ピクセル番号における勾配を算出する。さらに，算出した勾配の極大値と極小値のピクセル番号を 1 セットとし，それらの中央のピクセル番号を対象者の水平位置とする。これにより，暗電流ノイズに対して頑健に複数人の特徴量を探索することができる。 3.2 奥行距離測定手法 Fig. 2 に一次元輝度分布センサと対象者の位置関係を示す。このとき，一次元輝度分布センサは対象者を見下 Ph,

Simultaneous Estimation of Horizontal Position and Depth Distance by Kalman Filter and Obrid-Sensor

Yuki Horikawaa_{, Shenglin Mu} b_{, Daichi Hamasuna}a_,

Atsushi Matsubaraa_{, Shota Nakashima}a a_{Yamaguchi University,}b_{Ehime University}

Subject Line sensor Cylindrical lens Case SC S L SR L C R C+ C – R + L + R – L –

Fig. 1. Theoretical structure of Obrid-Sensor

H

L D

h θ

Fig. 2. Position relationship between Obrid-Sensor and subject

Sensor

Subject

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© 2019 The Institute of Industrial Applications Engineers, Japan. ろす形となり，対象者の身体のうち最も一次元輝度分布 センサに近い部分の距離 D に対応する奥行距離 L を式 (1)より算出する。ここで，h は対象者の身長， H は一次 元輝度分布センサの設置高さ，θ は一次元輝度分布セン サの設置角度である。 { L = 2D+h cos θ -2H sin θ

2- sin θ (if h-(2H-L) tan θ ≥0)

L = 2D-h cos θ +2H sin θ

2+ sin θ (if h-(2H-L) tan θ <0)

(1) 3.3 カルマンフィルタによる人物位置推定手法本稿では，老人ホームや介護施設での複数人の対象者の状態を予測，推定することで人物同士のすれ違いや遮蔽物によるオクルージョンに対応するために，カルマンフィルタを用いる。ここでは，フレームレートが十分に早く，屋内における人物の加減速は緩やかであることから，人物移動を等速運動とみなす。ゆえに，離散時間状態方程式と観測方程式はそれぞれ式 (2)，(3)のようになる。 Xt + 1 = F Xt+ wt (2) Zt = H Xt+ vt (3) ここで，Xt = [xt, yt, ẋt, ẏt] Tとおく。Xtの各成分は水平位置，奥行距離，それぞれの時間微分である。また，時間 遅れのため d=0，Ztは観測ベクトル，wtは平均値 0 の 4 次元外乱ベクトル，vtは平均値 0 の 4 次元観測雑音，H は 4 ×4 観測行列，F は 4×4 状態遷移行列である。本稿では 人物は等速移動を行うと仮定するため，H は 4×4 の単位 行列であり， F は式(4)に示す行列とする。 F = [ 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 ] (4) 上述のモデルを用いて予測値と観測値を取得し，人物位置推定を行う。 4. 実験方法と結果 1 台の一次元輝度分布センサを用いて，すれ違いによって起こるオクルージョンが発生したとき人物位置を推定可能であるか実験により確認した。 Fig. 3 に示す移動を対象者 2 人にしてもらい，取得した輝度分布波形から人物位置の測定を行った。移動方向を変える際には 1 秒停止後に振り向き，再度 1 秒停止後に歩き始めてもらった。なお，対象者は 8 人でこの中からランダムに 2 人組を 4 組作り，指定の移動を 5 回行った。身長は日本の平均身長より，男性に 170 cm，女性に 155 cm を適用した。また，水平検知角としてθhを 68.1°とした。 Fig. 4 に人物位置測定結果の一例を示す。これより，オクルージョンが発生した際に人物位置が推定できていることが確認できた。しかし，オクルージョン発生直前の観測値の変化量が小さかったため，オクルージョン発生時に対象者は静止したと推定された。また，多くのフレームで観測値 2 が取得されていないが十分に対象者の移動が確認できる推定結果となった。 5. まとめ本稿では，1 台の一次元輝度分布センサを用いた水平位置及び奥行距離の同時推定による人物位置測定手法を提案した。センサから得た位置情報をカルマンフィルタにより推定することで人物位置測定を行った。その結果, すれ違いによるオクルージョンの発生を想定した検証実験から，複数人の対象者に対してトラッキング可能であることを確認した。文献 (1) 内閣府：「平成 30 年版高齢社会白書（全体板）」， pp.2-5, 2018 (2) 森吉雄大，荒牧真悟，中島翔太，田中幹也：「一次元輝度分布センサを用いた離床検知システムの提案」，産業応用工学会全国大会 2015 講演論文集， No.S02-03， pp.18-19, 2015 (3) 足立修一，丸田一郎：「カルマンフィルタの基礎」，東京電機大学出版局， 2012 2.0 m 3.0 m Sensor -1.0 m +1.0 m Subject 2

Fig. 3. The movement of subjects Subject 1 θh 0 50 100 150 200 250 0 200 400 600 800 1000 P ix el s Frames Observation value1 Estimated value1 Observation value2 Estimated value2

Theoretical value1 Theoretical value2

Fig. 4. Assumption of occlusion

一次元輝度分布センサを用いたカルマンフィルタによる 水平位置及び奥行距離同時推定