従来の知能ロボットでは，使用するカメラ台数は少数に抑えられ，設置場所も人間のように頭部に装着するか，ハンドアイとして手先に装着するかのどちらかであり，視界は狭く，オクルージョンによる死角が頻繁に生じるという問題があった。そのため，複雑なタスクでは成功率が上がらず，作業速度も人間以上に遅くなっていた。本課題ではこの問題を解決するために，小型高速カメラをロボットの体表に高密度で配置することで，「無死角性」と「高速性」を実現する多眼高速ビジョンネットワークシステムを実現する．今年度は下記の研究を行った．
[多眼高速ビジョンハンドの開発]前年度に開発したシステムを改良する。これは超小型カメラ８台をロボットハンドの指表皮に埋め込んだものである．USBから画像を取得するためのソフトウェアを改良することで，120Hz以上の画像を安定して取得するとともに，ホワイトバランス等のカメラ制御パラメータをリアルタイムで変更できるようにした．
[多眼視覚サーボ制御] 前年度に開発した多眼システムのために，ロボット表皮上に配置された複数のカメラを効果的にキャリブレーションするための手法を考案した．関節角の誤差についても同時にキャリブレーションすることで，カメラパラメータを高精度に推定することを可能とした．
[カメラネットワークの動的最適経路制御] 前年度に引き続き，対象検出・衝突検出の緊急度・優先度に応じて個々のカメラからの情報を動的に変えるシステムの開発について検討した．