ポールの位置決定法

スラローム用として、koikoiプログラムの時とは違うポールの位置決定方法が 求められました。その理由は画像に無視できないぐらいのノイズが乗っていた からです。

青いポールに関してはフィルタも良く働き、きれいにポールを画像から切り出 せていましたが、赤いポールに関しては、ポールが小さいということもあり、 なかなかうまく検出ができませんでした。また良く見ないと分かりませんが、 実は廊下の壁の一番下の部分は少し赤みがかっていて、しかも画面上では大き く横に広がっているために、フィルタをかけてもその部分がノイズとして位置 検出に大きな影響を与えてしまっていました。

初期のkoikoiシリーズでは、フィルタの反応したドットのｘ座標の合計を求め、 それを、フィルタに反応したドット数で割るという方法を用いていました。こ の方法だと、前述のような問題点があります。そこで、次のような方法を考え ました。

1.

フィルタをかける

2.

ある一つのｘ座標に関して、いくつのドットが反応したかを数える

3.

全てのｘ座標について繰り返す

4.

反応したドット数が最大となっているところのドット数を調べる

5.

最大ドット数の６０％に達しているｘ座標だけに関して平均値を求 める

6.

ポールの中心のｘ座標がだいたい分かる

以上のような方法を用いることによりポールを画面上に捕らえている際にはか なりの性能改善が見られましたが、YosaQが壁の方を向いてしまったときにはな かなかうまく行きません。

そこで、画素の隣接性を用いることにしました。早い話が、フィルタに反応し た画素がどの程度となりあっているかといことを調べて、画素がバラバラになっ てくっついていない場合は、ポールではないという判断を下せるように更なる 改良を行っていきました。しかし、ふつうの画像処理の教科書にでてくるよう な「ラベリングのアルゴリズム」などは処理が重く、制御にも支障をきたすか も知れないので、簡易的にだいたいどの程度画素がつながっているのかがわか るという程度の方法を考え出しました。それは、次のような方法です。

1.

画面左上から始まり、右へと走査する

2.

フィルタに反応した画素があったら、その画素の左と上の画素がフィ ルタに反応しているかどうかを見る

3.

左と上の画素のうち、フィルタに反応している画素（隣接画素）の 数を数える

4.

画面右下に達するまで、同じことを繰り返す

5.

数えた隣接画素の数を、フィルタに反応した画素の数で割る。

以上の方法を用いれば、おそらく出力される値は０～２（大きいほど、フィル タに反応した画素数が多く、隣接度合いが強い）の間に収まるはずなので、そ れを見れば、画面上にあらわれた物体がポールかどうかという判断の一助には なります。実際には、経験上$1.0\sim1.2$ぐらいをポールだと判断するための 閾値に設定していました。

これで、自分から見てどの程度左右にずれたところにポールがあるかの判断は できるようになりました。あとは距離が分かれば、ポールの位置が決定できま す。この決定法については、走行アルゴリズムのところに詳しく書いてあるの で、ここには簡単に書きます。

フィルタに反応して画面上にあらわれた最大の物体（一番手前にある物体）の 画素数を数え、画素数が多ければ近くに、少なければ遠くにあると判断するよ うにしてあります。ただし、赤と青ではポールの大きさが違うので同じ距離に あったときでも画面上の画素数が違うので、別々の計算式を使って距離を求め ることになります。とは言っても、基本的には同じ式を用いていて、少々パラ メーターが違う程度です。また、YosaQの視界にはポールしか映っていない （はず）なので、ポール以外の物体までの距離は当然測れません。

以上で、ポールがYosaQの車体に対してどの程度左右にずれているのか、また ポールまでの距離はどの程度かということが分かるので、YosaQに対してのポー ルの位置が決定できたことになります。