生活支援のための自律ロボットによる物体給仕の実現は非常に有益である。その際，実環境において対象物の正確な三次元位置・姿勢を知る必要があるが，そのための方法の一つに，画像処理による物体認識が挙げられる。しかしながら，ステレオ視等の従来のパターンマッチングでは，照明変化や物体の回転変化，遮蔽問題等，テンプレート撮影時と現在との環境相違が原因となって生じる影響により，計測精度の悪化を引き起こす。本研究では，画像処理技術の一つであるSURFにより特徴を抽出し，Homography分解によって物体の3次元位置・姿勢を算出することで，上記周辺環境変化による問題の影響を軽減し，物体給仕を可能とするシステムを開発することを目的とする。