概要

• ロボットとインタラクションを行うために、ユーザの入力方式として、手や音声、足を使ったものがある。本コンポーネントは、つま先の位置を元にロボットとインタラクションを行うため、画像上でのつま先の位置を推定するコンポーネントである。

仕様

• 言語: C++
• OS:Windows 7
• RTミドルウェア(C++)：OpenRTM-aist-1.1.0-RELEASE
• ライブラリ：OpenNI2(Windows 32bit),OpenCV2.4.5

コンポーネント群

• RTM_Kinect_OpenNI2:KinectからRGB画像、距離情報を取得
• RTC_EstimateToe:画像上のつま先の位置を推定

ソースコード

　我々の研究室では，測域センサから取得した人間の位置情報を元に，ロボットが応答を行うシステムを構築しています．このようなシステムはロボットの機能を拡張するものとしては基本的なものと言えます．さらに，複数ロボット間でネットワークを構築することも機能拡張に繋がります．
　したがって，これらのシステムをRTC化することで人の位置情報や歩行情報などを利用した様々なアプリケーションを容易に作成することが可能になります．そこで今回，「複数人追跡RTC」と「人数管理RSNP RTC」の２つのRTCを開発しました．

概要

• 測域センサを接続するだけで複数人の追跡，及び人数管理がWeb上で可能になります．
• 通信規格としてRSNP(Robot Service Network Protocol)を使用しています．

特徴

• 複数人の各歩行情報（位置，速さ，向き）が取得可能
• 入退室数，追跡中の人数が取得可能

• 複数個所の人数管理情報をまとめて管理

概要

RTCをインターネットに公開するためのRSNP Gateway RTCを当研究室で昨年開発したが、1．AR(Argument Reality)サービス以外への展開、2．ARサービス以外に適用する際の通信速度向上及び、3．Visionモジュール以外での接続を課題としている。適用範囲を拡大するための解決方法として、KinectをRSNP Gateway RTCに接続するKinectRTCに着目、ジェスチャーを使ったオンラインドキュメントサービス(手の位置情報を用いて複数人同時の編集を可能にするサービス)の考案を試みた。また、配信型通信方式の実装により、ストレスを感じさせない通信速度を確保し、通信速度の向上を試みた。さらに、公開済のKinectRTCにおける座標の取得範囲が全身をカバーするものであり、手の座標取得が安定しないこと、手のモーション入力が実装されていないため 、RSNP Gateway RTCに接続する新たなKinectRTC開発を試みた。 これにより、全身および腕によるモーションでの入力インターフェースを増やし、これまでターゲットにならなかったユーザ層及び、新規分野へアプローチを試みた。

概要

OpenRTM.NETは、Microsoft .NET Framework上で動作するRTミドルウェア実装です。 OpenRTM.NETは以下のような特長を持っています。

概要

本研究では移植性の高いコンポーネントを実現する手段として、LLVMの中間コードを用いたコンポーネントマネージャ（ポータブルコンポーネントマネージャ）の実装を行う。LLVMはよく知られたJava仮想マシン（JVM）とは異なり、より機械語に近い中間コードを用いるコンパイラ技術である。ポータブルコンポーネントマネージャは、C++を用いたコンポーネントのソースコードからLLVMの中間コードを生成し、実行時に中間コードを各プロセッサに適した機械語に変換することで従来と変わらないコンポーネントの実行速度を確保しつつ高い移植性を実現することができる。Linux(x86), Linux(ARM), Windowsの各アーキテクチャで同一の中間コードを動作させる例を示すと共に、リアルタイム性に関する初期の分析結果を示す。