2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of active 3D shape reconstruction method from non-perspective cameras
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18K19824
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
川崎 洋 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80361393)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 晋太郎 東京大学, 生産技術研究所, 特任准教授 (80526799)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | ライトフィールドカメラ / アクティブ水中3次元計測 / SLAM / 水中ROV / DOE |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、以下３つの手法を研究開発し、水中での広範囲なアクティブ３次元復元を実現する。(Ａ) 光線空間計測カメラを用いて、水中シーンを撮影して得られた光線空間を再構成することで中心投影画像の合成を実現する。また、水中でもレーザは直進することから、レーザ平面も平面のままであることを利用して、(Ｂ)共面生に基づくアクティブ・ステレオ３次元復元アルゴリズムを開発する。最終的に、前記（Ａ）と（Ｂ）を組み合わせて、(Ｃ) ＳＬＡＭによる水中での形状計測および運動する人物や魚などの計測・運動解析の実現を目指す。
令和元年度までにおいて、（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）の基礎的な研究が完了し、一定の成果が得られたことから、令和２年度においては、それらを組み合わせて（Ｃ）のＳＬＡＭアルゴリズムの開発および実データによる検証を目指した。具体的には、水中ロボット（ＲＯＶ）に複数のラインレーザを搭載しプールで計測実験を行い、ＳＬＡＭにより広範囲のシーン形状の復元を高密度に行った。使用したレーザの本数が少ないため、オリジナルの復元結果は疎であり、そのままでは位置合わせなどができないため、位置合わせのために撮影した画像のレーザ部分に深層学習により高精度にマスクをかけ、それ以外の部分でパッシブＳＬＡＭを適用し、ＲＯＶの初期位置と姿勢および粗い形状を得た。その初期位置を用いて、共面性復元結果であるレーザ形状を統合し、最後にバンドル調整により高精度・高密度なシーン復元を実現した。これら成果を査読付き国際会議へ投稿を行った。また、本内容を九州大学から特許出願の予定である。
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