環境の形状情報を付加した人間の動作分類に基づく3次元セマンティックマップの生成
木村孝広(1251037)
日常生活空間においてロボットが人に対して適切なサービスを提供するには，人の動作や人の使用する物体の機能の両方を加味 して人の行為を認識する必要がある．本研究は，3次元の物体の形状を記述し，それらの特徴と人の動作の特徴を統合したものを分類することで，人の行為を認識することを目指す．通常，人が物を扱うには，対象物体に直接触れて働きかける必要がある．したがって，人と物体間で可能な力・トルクのかかり方を見ることで，対象物体の機能を記述できると考えられる．力・トルクのかかり方は，対象物体の表面形状（例えば，法線）と強い結びつきがあるため，本研究では物体の形状の記述方法として，EGI(Extended Gaussian Image)のような表面の法線分布を用いる手法を提案する．実験により本手法の有用性を検証する。