JP2016120585A

JP2016120585A - ロボット識別システム

Info

Publication number: JP2016120585A
Application number: JP2014263537A
Authority: JP
Inventors: 康裕天方; Yasuhiro Amakata
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2014-12-25
Filing date: 2014-12-25
Publication date: 2016-07-07
Anticipated expiration: 2034-12-25
Also published as: JP6068429B2; US9905016B2; DE102015016530B4; CN105729466A; CN105729466B; DE102015016530A1; US20160184998A1

Abstract

【課題】ロボットの姿勢に拘わらずカメラ画像中のロボット画像を容易に識別することができるロボット識別システムを提供する。
【解決手段】ロボット識別システムは、回動可能なアーム１０を有するロボット１と、ロボット１を撮像する撮像装置２と、アーム１０の回動角度を検出する角度検出部１４と、角度検出部１４により検出された回動角度に基づき、ロボット１の形態を表すロボットモデルＭを生成するモデル生成部３１と、撮像装置２により得られた画像８とモデル生成部３１により生成されたロボットモデルＭとを比較し、画像８中のロボット画像８１を識別する画像識別部５１とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮像装置で撮像した画像に含まれるロボット画像を識別するロボット識別システムに関する。

近年、撮像装置で撮像した画像に、コンピュータで生成した情報を付加して表示する拡張現実に関する技術が普及している。この拡張現実をロボット画像に適用した例として、特許文献１記載の装置が知られている。

特開２０１４−１８０７０７号公報

ところで、例えば複数台のロボットが存在する作業環境を撮像装置で撮像して、画像上に各々のロボットに対応した情報を付加する場合、画像に含まれる各々のロボットに対応したロボット画像を識別する必要がある。しかしながら、ロボットは姿勢変化を伴うため、画像に含まれるロボット画像を識別することは難しい。

本発明の一態様は、ロボット識別システムであって、回動可能なアームを有するロボットと、ロボットを撮像する撮像装置と、アームの回動角度を検出する角度検出部と、角度検出部により検出された回動角度に基づき、ロボットの形態を表すロボットモデルを生成するモデル生成部と、撮像装置により得られた画像とモデル生成部により生成された複数のロボットモデルとを比較し、画像中のロボット画像を識別する画像識別と、を備える。

本発明によるロボット識別システムは、撮像装置により得られた画像とロボットモデルとを比較し、画像中のロボット画像を識別する。したがって、ロボットの姿勢に拘わらず、画像中のロボット画像を容易に識別することができる。

本発明の実施形態に係るロボット識別システムの構成を概略的に示す図。図１のロボット識別システムを構成するロボットの構成を示す斜視図。本発明の実施形態に係るロボット識別システムの制御構成を示すブロック図。図３のモデル生成部で生成されるロボットモデルの一例を示す図。図３の画像処理装置で実行される処理の一例を示すフローチャート。図３のカメラによって撮像されたカメラ画像の一例を示す図。図６Ａのカメラ画像と合致したテンプレート画像を示す図。ロボットモデルの変形例を示す図。図３の変形例を示すブロック図。図１の変形例を示す図。図３の別の変形例を示すブロック図。カメラにより撮像した時点とロボットモデルが生成された時点とが異なる場合のロボットモデルの生成方法を説明する図。

以下、図１〜図６Ｂを参照して本発明の実施形態に係るロボット識別システムについて説明する。本発明の実施形態に係るロボット識別システムは、撮像装置によって現実空間を撮像して得た画像に、コンピュータで生成した情報を付加して表示する、いわゆる拡張現実の表示装置に適用される。この種の表示装置は、ロボットの生産現場で実際のロボットを撮像して得られた画像に、そのロボットに関する情報を重畳して表示する。この場合、生産現場において複数台のロボットが存在すると、撮像した画像中にロボット画像が存在するか否か、ロボット画像が存在するとき、どのロボットに対応するロボット画像であるかについて識別を行う必要がある。

この点に関し、各ロボットに固体識別用のマーカを取り付け、撮像装置でマーカを撮像することにより、ロボット画像を識別する方法がある。しかしながら、ロボットは姿勢変化を伴うため、ロボットの姿勢によっては、マーカを撮像できないおそれがある。また、たとえマーカを撮像できたとしても、撮像装置からロボットまでの距離が長いと、マーカの画像が小さくなり、ロボット画像を識別することが困難である。撮像装置の数を増やすことで、これらの問題に対処しようとすると、コストが増加する。各ロボットにマーカを取り付けることも、コストの増加を招く。そこで、本実施形態では、以下のようにロボット識別システムを構成する。

図１は、本発明の実施形態に係るロボット識別システムの構成を概略的に示す図である。このロボット識別システムは、ロボット１と、ロボット１を撮像するカメラ２と、ロボット１を制御するロボット制御装置３とを有する。ロボット１は、互いに隣接して配置された第１ロボット１Ａおよび第２ロボット１Ｂを含む。ロボット制御装置３は、第１ロボット１Ａを制御する第１ロボット制御装置３Ａと、第２ロボット１Ｂを制御する第２ロボット制御装置３Ｂとを含む。第１ロボット１Ａと第２ロボット１Ｂの構成、および第１ロボット制御装置３Ａと第２ロボット制御装置３Ｂの構成は、互いに同一である。なお、これらの構成が互いに異なっていてもよい。

図２は、ロボット１の構成を示す斜視図である。図２に示すように、ロボット１は、関節部１１を介して回動可能に設けられたアーム１０を有する垂直多関節ロボットであり、アーム１０の先端部にツール１３が取り付けられている。関節部１１にはサーボモータ１２が設けられ、サーボモータ１２の駆動によりアーム１０が回動する。関節部１１には、基準位置からのアーム１０の回動角度（アーム角度）を検出する角度検出器１４が設けられている。角度検出器１４は、例えばサーボモータ１２に内蔵されたロータリーエンコーダにより構成することができる。なお、第１ロボット１Ａに設けられた角度検出器１４を第１角度検出器、第２ロボット１Ｂに設けられた角度検出器１４を第２角度検出器と呼ぶ。

図１に示すカメラ２は、例えばＣＣＤ等の撮像素子を有する電子カメラであり、撮像により２次元画像を撮像面（ＣＣＤアレイ面上）で検出する機能を持つ周知の受光デバイスである。カメラ２は、ユーザにより保持され、撮像領域４に含まれるロボット１を任意の位置から撮像し、撮像領域４の動画（カメラ画像）を取得する。カメラ２によって取得されたカメラ画像に対応する画像信号は、画像処理装置５（図３）に出力される。

ロボット制御装置３は、予め定められた動作プログラムに従いサーボモータ１２に制御信号を出力し、ロボット１を動作させる。なお、図示しない教示操作盤を介して手動でサーボモータ１２に制御信号を出力することもできる。ロボット制御装置３には、角度検出器１４からの信号が入力される。

図３は、本発明の実施形態に係るロボット識別システムの制御構成を示すブロック図である。図３に示すように、各ロボット制御装置３（３Ａ，３Ｂ）は、各ロボット１Ａ，１Ｂに対応したロボットモデルを生成するモデル生成部３１をそれぞれ有する。画像処理装置５は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成されるコンピュータを含む。画像処理装置５には、モデル生成部３１とカメラ２と表示部６とが接続されている。画像処理装置５は、カメラ画像中のロボット画像を識別する画像識別部５１と、表示部６を制御する表示制御部５２とを有する。画像処理装置５は、モデル生成部３１とカメラ２からの入力信号に基づき後述するような処理を実行し、表示部６に所定の画像が表示されるように制御信号を出力する。

ロボット制御装置３のメモリには、予め三次元のロボットモデルを生成するために必要となる各ロボット１Ａ，１Ｂの機種情報（例えば各アームの長さや幅、関節位置等の情報）が格納されている。モデル生成部３１は、この機種情報と、角度検出器１４によって検出されたアーム角度とに基づいて、各ロボット１Ａ，１Ｂの姿勢を特定する。そして、図１に示すように、第１ロボット１Ａの姿勢に対応した第１ロボットモデルＭＡと、第２ロボット１Ｂの姿勢に対応した第２ロボットモデルＭＢを生成する。より具体的には、モデル生成部３１は、三次元のロボットモデルを所定方向の平面に投影し、同一の姿勢のロボット１を３次元空間の複数箇所から見たときのロボット１の形態を表す複数の二次元のロボットモデルＭ（複数の第１ロボットモデルＭＡと複数の第２ロボットモデルＭＢ）を生成する。

図４は、ロボットモデルＭの一例を示す図である。図４に示すようにロボット１の前後方向、左右方向、および上下方向を定義する。このとき、モデル生成部３１は、前方からロボット１を見たとき、後方からロボット１を見たとき、左方からロボット１を見たとき、右方からロボット１を見たとき、上方からロボット１を見たとき、および下方からロボット１を見たときの、各々のロボット１の形態を表す前ロボットモデルＭ１、後ロボットモデルＭ２、左ロボットモデルＭ３、右ロボットモデルＭ４、上ロボットモデルＭ５、および下ロボットモデルＭ６を生成する。

図示は省略するが、これらロボットモデルＭ１〜Ｍ６は、それぞれカメラ２からロボット１までの距離に応じて複数生成される。例えば、前ロボットモデルＭ６を生成する場合、モデル生成部３１は、ロボット１の前方に所定間隔で第１地点、第２地点、第３地点・・を設定し、各地点からロボット１を撮像したと仮定したときのカメラ画像に対応する複数の前ロボットモデルＭ６を生成する。すなわち、モデル生成部３１は、異なる方向の地点および異なる距離の地点からロボット１を見たときの複数のロボットモデルＭを生成する。この場合、ロボット１からの距離が短いほどロボットモデルＭは大きくなる。

以上のロボットモデルＭ１〜Ｍ６は、例えば所定時間毎にロボット１の姿勢に応じて生成される。すなわち、動的なロボットモデルＭ１〜Ｍ６が生成され、ロボット制御装置３内のメモリに記憶される。メモリに記憶されるロボットモデルＭ１〜Ｍ６は、所定時間毎に更新される。

図５は、画像処理装置５で実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えばロボット制御装置３の電源をオンした状態で、カメラ２による撮像が開始されると開始される。

ステップＳ１では、カメラ２から画像信号を取得する。図６Ａは、取得した画像信号によって得られるカメラ画像８の一例を示す。このカメラ画像８は、ロボット１と、人と、ロボット１と人以外の障害物（ロボット制御装置等）の画像（ロボット画像８１、人画像８２、障害物画像８３）を含む。なお、図６Ａは、図１とは異なり、カメラ画像８中に複数ではなく１台のロボット１が示されている。

ステップＳ２では、ロボット制御装置３から複数のロボットモデルＭを取得する。すなわち、複数箇所（複数の方向および位置）からロボット１を見たときのそれぞれのロボット１の形態を表す複数のロボットモデルＭを取得する。取得されたロボットモデルＭは、図６Ａに示すようにテンプレート画像８Ｍとして記憶部に記憶される。

ステップＳ３では、このテンプレート画像８ＭとステップＳ１で取得したカメラ画像８とを比較する。すなわち、テンプレート画像８Ｍとカメラ画像８のテンプレートマッチングを行う。

ステップＳ４では、テンプレートマッチングの結果、カメラ画像８に合致したテンプレート画像８Ｍがあるか否か、すなわちロボット画像８１の有無を判定する。図６Ｂは、カメラ画像８と合致したテンプレート画像８Ｍ１を示している。ステップＳ４が肯定されるとステップＳ５に進む。一方、ステップＳ４が否定されると、カメラ画像８中にロボット画像８１が存在していないと判定し、処理を終了する。

ステップＳ５では、テンプレート画像８Ｍ１に合致したカメラ画像８の一部がロボット画像８１を示していると判定し、カメラ画像８中のロボット画像８１を特定する。図６Ｂでは、ロボット画像８１を含む領域が矩形の枠８４で示されている。以上により、カメラ画像８上のロボット画像８１を識別することができる。

ステップＳ６では、表示部６に制御信号を出力し、表示部６の表示画像を制御する。例えばカメラ画像８上に、ロボット画像８１に対応付けた所定の情報を付加して表示するように、表示部６を制御する。以上により、画像処理装置５における処理を終了する。以上の処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。

なお、図１に示すように、カメラ画像８中に複数（２個）のロボット画像８（第１ロボット画像８１Ａ，第２ロボット画像８１Ｂ）が存在する場合、ステップＳ４では、カメラ画像８に合致した２つのテンプレート画像８Ｍ１、すなわち第１ロボットモデルＭＡの第１テンプレート画像８Ｍ１および第２ロボットモデルＭＢの第２テンプレート画像８Ｍ１があると判定される。

この場合、ステップＳ５では、第１テンプレート画像８Ｍ１に合致したカメラ画像８の一部が第１ロボット画像８１Ａを示し、第２テンプレート画像８Ｍ１に合致したカメラ画像８の一部が第２ロボット画像を示していると判定し、カメラ画像８中の第１ロボット画像８１Ａおよび第２ロボット画像８１Ｂを特定する。図１では、ステップＳ５で特定された第１ロボット画像８１Ａおよび第２ロボット画像８１Ｂを含む領域が、それぞれ矩形の枠８４Ａ、８４Ｂで示されている。

本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）ロボット識別システムは、角度検出器１４により検出された回動角度に基づき、複数箇所からロボット１を見たときのロボット１の形態を表す複数のロボットモデルＭを生成するモデル生成部３１と、カメラ２により得られたカメラ画像８とモデル生成部３１により生成された複数のロボットモデルＭ（テンプレート画像８Ｍ）とを比較し、カメラ画像８中のロボット画像８１を識別する画像識別部５１とを備える。これにより、ロボット１の姿勢変化に拘わらず、カメラ画像８中のロボット画像８１を容易に識別することができ、ロボット画像８１にコンピュータを用いて情報を付加する、いわゆる拡張現実を良好に適用することができる。また、複数のカメラ２を準備する必要がなく、ロボット１に固体識別用のマーカを取り付ける必要もないため、ロボット識別システム全体のコストを低減することができる。

（２）カメラ２の撮像領域４に複数のロボット１Ａ，１Ｂが含まれる場合、第１ロボット制御装置３Ａのモデル生成部３１は、第１角度検出器１４により検出された第１ロボット１Ａのアーム角度に基づき、複数箇所から第１ロボット１Ａを見たときの第１ロボット１Ａの形態を表す複数の第１ロボットモデルＭＡを生成し、第２ロボット制御装置３Ｂのモデル生成部３１は、第２角度検出器１４により検出された第２ロボット１Ｂのアーム角度に基づき、複数箇所から第２ロボット１Ｂを見たときの第２ロボット１Ｂの形態を表す複数の第２ロボットモデルＭＢを生成する。さらに、画像識別部５１は、カメラ画像８と複数の第１ロボットモデルＭＡおよび複数の第２ロボットモデルＭＢとを比較し、カメラ画像８中の第１ロボット画像８１Ａおよび第２ロボット画像８１Ｂを識別する。したがって、カメラ画像８中に複数のロボット画像８１が存在する場合であっても、個々のロボット画像８１Ａ，８１Ｂを容易に識別することができる。

（３）モデル生成部３１は、ロボット１からの距離に応じて、大きさの異なる複数のロボットモデルＭを生成する。ロボットモデルＭはロボット１の全体または一部をモデル化したものであるので、カメラ画像８中のロボット画像８１の大きさに拘わらず、ロボット画像８１を容易に識別することができる。

−変形例−
上記実施形態は以下のような変形が可能である。ロボットモデルＭは、図４に示したものに限らない。すなわち、ロボットモデルＭはロボット１を識別可能であればよく、ロボット１の形状を詳細にモデル化したものでなくてもよい。図７は、ロボットモデルＭの変形例を示す図である。図７では、前方からロボット１を見た前ロボットモデルＭ１から特徴点（関節部等）を抽出し、特徴点を棒線で結んで簡易的なロボットモデルＭ１１を形成している。この場合、カメラ画像８とロボットモデルＭ１１とのパターンマッチングを行い、ロボットモデルＭ１１の特徴点を有する画像がカメラ画像８中にあるか否かを判定することにより、カメラ画像８中のロボット画像８１を識別することができる。なお、特徴点の抽出には、種々の方法があり、一例としてHarris作用素による方法がある。

図８は、図３の変形例を示すブロック図である。図８に示す画像処理装置５は、画像識別部５１と表示制御部５２とに加え、カメラ２に対するロボット１の相対的な位置および姿勢を特定する位置姿勢特定部５３を有する。位置姿勢特定部５３は、画像識別部５１でカメラ画像８中にロボット画像８１ありと判定されると（図５のステップＳ４）、このロボット画像８１に対応するロボットモデルＭのテンプレート画像８Ｍを参照する。そして、テンプレート画像８Ｍがどの方向および位置から見たロボットモデルＭに対応するかを判断する。これにより、図９に示すように、各ロボット１Ａ，１Ｂのカメラ２に対する相対的な位置および姿勢を特定することができる。

図１０は、図３の別の変形例を示すブロック図である。カメラ２が第１時点でロボット１を撮像し、モデル生成部３１が第２時点のロボット１のアーム角度を用いてロボットモデルＭを生成したときに、第１時点が第２時点からずれており、第１時点から第２時点までの間にロボット１が姿勢変化すると、カメラ画像８とテンプレート画像８Ｍとの良好なテンプレートマッチングを行うことができないおそれがある。この点を考慮したブロック図が、図１０である。図１０に示す画像処理装置５は、画像識別部５１と表示部制御部５２とに加え、モデル修正部５４を有する。なお、位置姿勢特定部５３（図８）をさらに有することもできる。

ロボット制御装置３とカメラ２はそれぞれタイマを内蔵し、各タイマの時刻は予め同期されている。モデル修正部５４は、カメラ２により撮像した第１時点と、ロボットモデルＭが生成された第２時点とがずれている場合に、図１１に示すように、第１時点ｔ１の前後の２つの時点ｔ２、ｔ３におけるロボット１の関節位置を取得する。これら異なる時点ｔ２，ｔ３の関節位置を用いて、例えば次式(I)により、第１時点ｔ１におけるロボット１の関節位置を算出する。
時点t1の関節位置＝(t1-t2)/(t3-t2)X(時点t3の関節位置)
+(t3-t1)/(t3-t2)X(時点t2の関節位置）・・・ (I)

さらに、算出された関節位置を用いてロボットモデルＭを生成する。これによりモデル生成部３１で生成された時点ｔ２、ｔ３のロボットモデルＭを修正し、カメラ２の撮像時点ｔ１と同一時点のロボットモデルＭを生成できる。画像識別部５１は、モデル修正部５４で修正されたロボットモデルＭを用いて、カメラ画像８とのテンプレートマッチングを行う。あるいはロボットモデルＭの特徴点を求めてカメラ画像８とのパターンマッチングを行う。これにより、カメラ１により撮像した第１時点と、ロボット生成部３１でロボットモデルＭが生成された第２時点とがずれている場合であっても、良好なパターンマッチングを行うことができ、カメラ画像８中のロボット画像８１を正確に識別することができる。

なお、上式(I)では、線形補間により第１時点ｔ１におけるロボット１の関節位置を算出したが、スプライン補間等、種々の補間方法を適用して第１時点ｔ１における関節位置を推定することもできる。第１時点ｔ１の前後の２つの時点ｔ２、ｔ３のロボット１の関節位置を用いて第１時点ｔ１の関節位置を推定したが、２つの時点ｔ２，ｔ３は、ともに第１時点ｔ１よりも前あるいは第１時点ｔ１よりも後であってもよい。

上記実施形態では、単一のカメラ２によりロボット１を撮像したが、撮像装置の構成はこれに限らない。例えば、一対の撮像レンズを有するステレオカメラ等により撮像装置を構成してもよい。したがって、ロボットモデルＭと比較する画像として、２次元のカラー画像以外に、距離（深度）画像やステレオ画像等、種々の画像を用いることができる。距離画像を用いる場合、例えばＩＣＰアルゴリズムと呼ばれる周知の方法を用いて、距離画像と３次元のロボットモデルとを比較することにより、画像中のロボット画像を識別することができる。ステレオ画像を用いる場合、ステレオ画像と３次元のロボットモデルとを比較することにより、画像中のロボット画像を識別することができる。あるいは、ステレオ画像から距離画像を生成し、ＩＣＰアルゴリズムの方法を適用することもできる。

このように本発明は、二次元のロボットモデルと画像とを比較してロボット画像を識別する場合だけでなく、三次元のロボットモデルと画像とを比較してロボット画像を識別する場合も含む。したがって、角度検出部により検出された回動角度に基づき、ロボットの形態を表すロボットモデルを生成すのであれば、モデル生成部の構成はいかなるものでもよく、撮像装置により得られた画像とモデル生成部により生成されたロボットモデルとを比較し、画像中のロボット画像を識別するのであれば、画像識別部の構成はいかなるものでもよい。なお、撮像装置は、ユーザが把持するのではなく、架台等に取り付けるようにしてもよい。アーム１０の回動角度を検出する角度検出部の構成は、種々のものが考えられ、上述した角度検出器１４に限らない。

上記実施形態では、モデル生成部３１がアーム１０の回動角度に基づきロボットモデルＭを生成したが、さらにアーム先端部に取り付けられたツール１３の３次元形状や取り付け位置の情報、ロボット１の色情報等を考慮してロボットモデルＭを生成してもよい。これにより、異なるロボット１のモデルを明確に区別して生成することができる。上記実施形態では、ロボット制御装置３にモデル生成部３１を設けたが、画像処理装置５や他の装置にモデル生成部を設けることもできる。

上記実施形態では、画像処理装置５に画像識別部５１を設けたが、ロボット制御装置３や他の装置に画像識別部を設けることもできる。上記実施形態では、カメラ画像８とテンプレート画像８Ｍとをテンプレートマッチングを用いて比較したが、画像処理の方式は、撮像した画像の種類によって異なるものであり、テンプレートマッチング以外を用いてもよい。回動可能なアーム１０を有するロボット１の構成は上述したものに限らない。撮像領域４に３台以上のロボット１が配置されている場合にも本発明は同様に適用できる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態および変形例の構成要素には、発明の同一性を維持しつつ置換可能かつ置換自明なものが含まれる。すなわち、本発明の技術的思想の範囲内で考えられる他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能である。

１ロボット
２カメラ
８カメラ画像
１４角度検出器
３１モデル生成部
５１画像識別部
５３位置姿勢特定部
５４モデル修正部
８１ロボット画像
Ｍロボットモデル

Claims

回動可能なアームを有するロボットと、
前記ロボットを撮像する撮像装置と、
前記アームの回動角度を検出する角度検出部と、
前記角度検出部により検出された回動角度に基づき、ロボットの形態を表すロボットモデルを生成するモデル生成部と、
前記撮像装置により得られた画像と前記モデル生成部により生成された前記ロボットモデルとを比較し、前記画像中のロボット画像を識別する画像識別部と、を備えることを特徴とするロボット識別システム。
請求項１に記載のロボット識別システムにおいて、
前記モデル生成部は、前記角度検出部により検出された回動角度に基づき、複数箇所からロボットを見たときのロボットの形態を表す複数のロボットモデルを生成し、
前記画像識別部は、前記撮像装置により得られた画像と前記モデル生成部により生成された前記複数のロボットモデルとを比較し、前記画像中のロボット画像を識別することを特徴とするロボット識別システム。
請求項１または２に記載のロボット識別システムにおいて、
前記ロボットは、回動可能なアームを有する第１ロボットと、回動可能なアームを有する第２ロボットとを有し、
前記角度検出部は、前記第１ロボットのアームの回動角度を検出する第１角度検出部と、前記第２ロボットのアームの回動角度を検出する第２角度検出部とを有し、
前記モデル生成部は、前記第１角度検出部により検出された前記第１ロボットのアームの回動角度に基づき、前記第１ロボットの形態を表す第１ロボットモデルを生成するとともに、前記第２角度検出部により検出された前記第２ロボットのアームの回動角度に基づき、前記第２ロボットの形態を表す第２ロボットモデルを生成し、
前記画像識別部は、前記撮像装置により得られた画像と前記モデル生成部により生成された前記第１ロボットモデルおよび前記第２ロボットモデルとを比較し、前記画像中の第１ロボットを表す第１ロボット画像および第２ロボットを表す第２ロボット画像を識別することを特徴とするロボット識別システム。
請求項１〜３のいずれか１項に記載のロボット識別システムにおいて、
前記画像識別部により識別された前記ロボット画像に対応する前記ロボットモデルに基づき、前記撮像装置に対する前記ロボットの相対的な位置および姿勢を特定する位置姿勢特定部をさらに備えることを特徴とするロボット識別システム。
請求項１〜４のいずれか１項に記載のロボット識別システムにおいて、
前記撮像装置により前記ロボットが撮像された時点と、前記モデル生成部により前記複数のロボットモデルが生成された時点とがずれているとき、そのずれ時間に応じて、前記モデル生成部により生成された前記複数のロボットモデルを修正するモデル修正部をさらに備えることを特徴とするロボット識別システム。