Transcript ppt - NTTコミュニケーション科学基礎研究所

物体間の関係記述に基づく
実世界中のイベント検索手法
○柳沢 豊，服部 正嗣，平松 薫，岡留
剛
NTT コミュニケーション科学基礎研究
所
日本電信電話株式会社
研究の背景
• 実世界のさまざまな事象をセンサで取得
できるようになりつつある．
– 物体の位置，移動軌跡，形状，色，温度，
等々
• センサデータから，実世界で生じている
現象を，検索・予測したいという要求が
高まる．
– 物と物との関連性（相関性）の発見
– イベント把握，行動予測
応用例
• 物体間の関係
– オフィス・工場での構内構造の最適化
– 商品間の相関性抽出（商品配置デザイン）
– ロボットの実世界認識の支援
• 実世界イベントの把握・予測
– オフィス内・工場内での人間行動のサポート
– 異常なイベントの検出（防犯，防災，故障発
見）
問題点
• センサデータの意味づけ（記号化）は，人間
の主観により個別に行われている．
– アプリケーションごとに異なるグラウンディング
論理（推論）
課題
記号
主観に依存しない意味づけ手法を
新たに考える．
センサデータ
要件
• 主観によらず一意に関係が記述できるこ
と
• 構造化が容易であること
– データの管理／検索を効率化するため
• データの補完が容易であること
– センサデータは欠落しやすい → 周辺のデー
タから欠落した情報をある程度補完する必要
がある．
• 各センサノードごとにローカルにデータ
が管理できること
– センサノードは頻繁に移動する → データを
アプローチ
• 物体の位相的な特徴に注目する．
– 物体の接触関係，支持関係のみを用いる．
接触： 物体の周囲の一部が他と接する．
利点
（向きなし）
▼ 物理的な関係を用いるため，
支持： 他方の重さを支えている．
（向きあり）
関係を一意に書ける．
接触
支持
▼ 支持関係による半順序関係
の定義が可能
▼ 物理的関係から，不足する
情報をある程度補完可能
▼ 局所関係の積み重ねによる
全体構造の把握が可能
モデル(1)
• 物体 a の記述
– 形状（物体の境界面の集合 Pa = {p1, … pn} ）
と
p1 = tri((0,0,0),(2,0,0),(1,1,1))
識別子 uapにより記述
= box((0,0,0),(1,0,1))
1
p2 = box((１,0,0),(1,1,1))
a = [ua, Pa]
b = [ub, Pb]
ua = “箱”
ub = “ピラミッド”
Pa = {p1, … p6}
Pb = {p1, … p4}
モデル(2)
• 物体間の関係の記述
– ２物体間の「接触」と「支持」関係により記述する．
– 「支持」を優先する．（支持関係があれば，接触関
係は必ず存在する）
a
a
b
t(a,b)
.・方向（順序関係）無し
b
s(a,b)
・方向（順序関係）あり
・物体 a に対して，s(a, x) なる
x が必ず存在する．
関係記述例
• ある日の机の上…
コード
コード
マウス
コード
資料
パッド
ペン
コード
机
資料
スタンド
ディスプレイ
資料
資料
PC
机
不足データの補完
• 支持関係から，関係記述の不足を発見す
る
ことができる． ・ センサシステムで検出した関係：
s(a,b), t(c,b)
c
b
・ c を支持する物体が存在しない！
a
・ t(c,b) から s(c,b) であろうと推測
物体データの管理と検索
• 必要に応じて，局所的なデータを互いに
交換し物体の検索を行う．
c
e
b
センサ A
a
d
センサ B
物体の存在するエリア
a, b, c に関する
構造データを管理
b, d, e に関する
構造データを管理
「 a の上に乗っているもの全てを求めよ」 という問いに
答える場合には，A, B の両方のデータを使う．
物体データの管理と検索
• 主に支持関係による階層構造を利用
マウス
資料D
資料C
資料B
ノートPC
資料Ａ
机
支持関係を順番に辿って
検索する．
PC
コード
ディスプレイ
コード
資料A
資料Ａの上に載っている
ものすべてを探す場合
コード
キーボード
ＰＣ と同じ机に載っている
ものを探す場合
階層構造を利用して検索
ＰＣ に接続されている機器
を探す場合
接触関係を利用して検索
イベントの記述
• 時間の経過情報を加えてイベントを記述
する．
– グラフの変移＝イベント
手
ペン
机
ペン
極めて「プリミティブ」な
イベントを「一意に」記述
机
「ペンを取る」
手
本
本
机
オントロジとの組み合わせで，
より複雑なイベントを記述
本
本
机
「本を積む」
現状では書けないイベント
▼ 物を並べる（位置関係）
▼ 文字を書く（テクスチャ）
センシング方法（検討中）
• 電子タグによる形状の記憶
タグ
物体に電子タグを付与する．
形状と，タグの位置を測定して
タグに書き込む．
タグ間の距離・形状から，局地的な
接触・支持関係を推論する．
＋画像処理など別の手段も利用
実験（予定）
• センサルームを用いた実験を実施中
• 「接触」「支持」による関係記述能力の
検証
– 擬似オフィス（作業）部屋を作成
– 実際の人間（物体）の動きから，接触・支持
で記述できる関係を抽出
• センシング方法の検討
– 画像センサ，位置センサ，感圧センサ等，複
数種のセンサを取り付けた実験室を作成
– 支持・接触関係を実際に検出
まとめ
• 接触・支持関係を用いた実世界中の物体
間の
関係記述法を提案した．
• 今後の予定
– 実環境への適用：実験室内の物体間の関係記
述，イベント記述，検索などの実験を行う．
– オントロジとの結合による推論能力の強化
– センシングシステムの構築
– 関係の追加（相対的な位置関係など）