大学院工学研究科　ロボティクス専攻　先進ロボティクス講座（先進ロボティクス分野）
准教授　田村　雄介(たむら　ゆうすけ)　先生
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●INTRODUCTION●
飲食店やビルなどでサービスロボットを目にする機会も増えてきました。すかいらーくでネコ型ロボッ

トがピザを配膳してくれた時には思わず写真を撮ってしまいました。様々なロボットと暮らす共生社会

が実現し始めてきていますが、こうしたロボットをよりスマートに安全に動かすための研究開発もます

ます重要となってきています。今回は、人とロボットの共生のための研究を専門とする田村先生にお話

を伺いました。
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図２：歩きスマホの検出。画像判定（左）では肘の角度とスマホを検出する。３次元LiDAR点群データ

（右）では、レーザー光の反射を点群データとして取得・変換して判定するため、プライバシーに配慮

しながらも歩きスマホを検出可能。

 

　歩きスマホの検出手法として、１つ目にカメラで撮影した画像から判定する方法があります。画像か

ら人の腕を判定し、その先にスマホを持っているかどうか、肘を曲げているかどうか、スマホに顔を向

けているかどうかを条件に抽出すると、高い確率で歩きスマホを検出することが出来ます。ただ、プラ

イバシーの観点から撮影は難しい場合もあります。こうした場合は別の手段として３次元LiDAR（レー

ザー光の反射光を用いたセンシング）により人物のレーザー反射光の点群データを取得し、解析・判定

するという方法もあります。こちらでも、歩きスマホ特有の姿勢をかなりの精度で検出することが出来

ます。また、夜間等でも検知できるメリットもあります。ただ、持っているものがスマホではなくドリ

ンクである等については判定しにくく、こうした細かいところについてはやはり画像が必要になります。

 

 

図３：図３：移動ロボットからの３次元LiDAR測定により歩きスマホ（Smartphone zombieと表現）

の検出に成功しています。（左側のカメラ画像から歩行者の歩きスマホが行われていることが確認でき

ます。）

 

　このように、危険な動きを取る特徴的な歩行者を検出することに成功しています。しかし、人間の行

動の予測精度を上げるアプローチは大切ですが、個々の人間の移動軌跡を完全に予測することは現実的

には難しいことです。ロボットをより安全に動かすために、軌跡ではなく、予測円という考え方を取り

入れました。予測円の重ね合わせにより、この範囲にこの人が来る確率が高い、という位置予測の濃淡

をつけた分布マップを提案しました。この考え方を取り入れることで、ロボットは人間の位置や動きの

情報から、最も自分が動くべきエリアを判断することが出来るのです。

 

図４：予測円の重ね合わせによる人の移動予測。緑が実績、赤い円が予測、青が人が実際に動いた軌跡

を示す。濃い赤で示されるエリアに人が移動する可能性が高い。

 

 

★産学連携ポイント★

・人の姿勢や動きの検出・予測
・ロボットと人との共生
・ロボットの移動

 

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