ロボット視覚サーボ入門：画像ベース制御と位置ベース制御の選択

Fri, 24 Jul 2026 01:33:52 +0900

画像上の誤差と実空間の誤差は、同じ「ずれ」でも制御設計上の意味が異なります。

結論

視覚サーボの方式は、何を誤差として制御したいか、そして対象モデル・校正・深度情報をどの程度信頼できるかで選ぶ。画像上の特徴を目標へ合わせることが主目的で、対象の3Dモデルや絶対姿勢を十分に利用できない場合は、画像ベース視覚サーボ（IBVS）が候補になり得る。一方、対象との相対的な並進位置や回転姿勢を推定し、Cartesian空間の軌道や姿勢制約を設計したい場合は、位置ベース視覚サーボ（PBVS）が候補になる。

ただし、これは一般的な性能順位ではない。深度推定、視野、初期条件、対象モデル、カメラ校正、遅延などによって結果は変わる。画像上の視認性と実空間の軌道精度を両立したい場合は、2.5D視覚サーボや、IBVSとPBVSを段階的・協調的に使うハイブリッド構成も検討対象になる。

なぜ選択が重要か

視覚サーボは、カメラから得た画像特徴、または画像から推定した対象物の姿勢をフィードバックし、ロボットの運動を閉ループ制御する枠組みである。画像を認識に使うだけでなく、制御誤差の定義そのものに組み込む点が特徴だ。

同じ「対象をつかむ」タスクでも、画像中の特徴を所定位置へ移動させたいのか、対象の位置・姿勢を推定してエンドエフェクタを特定の状態へ運びたいのかで、設計は異なる。まず制御したい量を分ける必要がある。

IBVSとPBVS

IBVSは、画像特徴量と目標画像特徴量の差を制御する方式である。画像上の点や輪郭などを特徴量として扱い、対象の完全な3D姿勢を明示的に復元せずに、画像上の誤差を直接小さくする。

ただし、画像特徴の変化とカメラ運動の関係を表す相互作用行列には、対象までの深度、またはその近似値が必要になることが多い。したがってIBVSは、3D情報が一切不要な方式ではない。また、アイ・イン・ハンド構成では、画像特徴の変化をロボットの関節速度やエンドエフェクタ速度へ変換するため、カメラとロボット間の幾何関係が通常必要になる。完全な校正を避ける構成では、オンライン推定や適応的手法が必要になる場合があり、別途検討しなければならない。

PBVSは、画像から対象物の3D姿勢を推定し、現在の状態と目標状態との差をCartesian空間で制御する方式である。並進位置は長さの単位で扱い、姿勢は回転行列、クォータニオン、軸角などで表現する。対象の幾何モデルまたは既知の3D情報、カメラの内部パラメータ、カメラとロボットの外部関係が重要になる。

内部の仕組み

IBVSでは、現在の画像特徴を s、目標特徴を s* とすると、制御器は概念的に s - s* の誤差を使ってカメラまたはロボットの速度を決める。相互作用行列を介して画像特徴の変化と運動を結び付け、得られた運動をエンドエフェクタ速度や関節速度へ変換する。

PBVSでは、画像特徴から対象の3D位置・姿勢を推定し、その誤差をCartesian制御器へ入力する。空間上の位置や回転姿勢を直接目標として扱える一方、推定値の誤差がそのまま制御へ影響する。対象モデル、カメラパラメータ、ハンドアイ変換の品質が前提になる。

flowchart LR
  subgraph IBVS["画像ベース視覚サーボ（IBVS）"]
    I1["カメラ画像"] --> I2["画像特徴の抽出"]
    I2 --> I3["画像特徴の誤差 s - s*"]
    I3 --> I4["制御器・相互作用行列"]
    I4 --> I5["カメラまたはロボットの運動"]
    I5 --> I6["対象との相対運動"]
    I6 --> I1
    D1["深度または深度近似"] --> I4
    G1["カメラとロボットの幾何関係"] --> I4
  end

  subgraph PBVS["位置ベース視覚サーボ（PBVS）"]
    P1["カメラ画像"] --> P2["対象の3D位置・姿勢推定"]
    P2 --> P3["3D位置・姿勢の誤差"]
    P3 --> P4["Cartesian制御器"]
    P4 --> P5["エンドエフェクタまたはロボットの運動"]
    P5 --> P6["対象との相対運動"]
    P6 --> P1
    M1["対象モデル・既知の3D情報"] --> P2
    C1["カメラ内部パラメータ"] --> P2
    H1["ハンドアイ変換"] --> P4
  end

IBVSは画像特徴の誤差、PBVSは推定した3D位置・姿勢の誤差をフィードバックする。どちらも画像からロボット運動への変換に必要な幾何情報や推定情報がある。

方式の比較

観点	IBVS	PBVS
制御誤差	画像特徴の誤差	3D位置・姿勢の誤差
主な入力	画像特徴、深度または深度近似	3D情報、姿勢推定、カメラパラメータ
3Dモデルへの依存	完全なモデルに依存しにくい	対象モデルや既知の3D情報が重要
軌道の表現	画像上の経路	Cartesian空間の経路・姿勢
主な課題	深度誤差、特異性、局所解、視野外逸脱	校正・モデル・姿勢推定誤差、視野内維持
条件付きで候補になる場面	画像上の整列、接近、モデルが不完全なピック	既知対象への挿入、精密組立、姿勢制約の強い動作

タスク別の使いどころ

画像上の位置合わせや把持対象への接近では、対象の正確な3Dモデルがなくても画像特徴を目標へ近付けられるため、IBVSが候補になり得る。ただし、深度が不安定、特徴が遮蔽される、初期誤差が大きいといった条件では、その利点が小さくなる可能性がある。ピックアンドプレースでも、制御目標が「画像上で所定の位置へ合わせること」なのか、把持後の空間姿勢まで厳密に保証することなのかを分けて評価する必要がある。