経験知を補うデータ選択・計測による貧弱な計算資源の利用活性化

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K20296
• Research Institution: Tottori University
• Principal Investigator: 小山田 雄仁 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (30708615)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 計画計測 / Active SLAM / 撮影支援

Outline of Annual Research Achievements

多視点ステレオによる3次元復元の撮影支援法を実装した．
静的なシーン・物体を手持ちのRGB-Dカメラで撮影する撮影者を対象とし，SLAM（Simultaneously Localization And Mapping）の技術により，撮影をしていない領域・撮影データが十分足りていない領域を撮影者に提示し，撮影者が次に撮影をする場所を判断する．入力データは時々刻々と撮影されるRGB-Dカメラの画像（カラー画像とデプス画像）となる．撮影したカラー画像とデプス画像はキャリブレーションで得られたパラメータを基に位置合わせを行い，RGBD画像として扱う．一時刻前に撮影したRGBD画像とのマッチングを行い，現在のカメラの位置・姿勢を逐次的に計算する．次に，現在のカメラの位置・姿勢を基にRGBD画像のマッピング（簡易3次元復元）を行う．簡易3次元復元された結果はVoxel Grid形式で保持される．簡易3次元復元された結果から抽出した点群データに対してPoisson Surface Reconstructionを行い，物体表面のメッシュデータを生成する．メッシュデータ上の点群の密度を擬似的な3次元復元誤差とみなして，疑似エラーマップとして扱う．撮影者に対して，簡易3次元復元された結果と疑似エラーマップの両者を提示する．簡易3次元復元された結果を見ることで，撮影していない領域が明らかになる．疑似エラーマップを見ることで，撮影データが不足している領域が明らかになる．撮影者は，上記の二つの可視化を見ながら，これから撮影するべき領域を自身で判断して撮影をする．
現在，評価実験の準備を行っている．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

Active SLAMに基づく撮影支援法を実装した．
撮影支援のための可視化の機能が未着手になっている．
現在，撮影支援のための可視化に関するサーベイ・実装及び実験計画を立てている．

Strategy for Future Research Activity

撮影支援のための可視化を実装し，撮影支援の効果を検証する実験を行う．
対象物体のスケールを手持ちサイズ，ラボサイズ，建物サイズと変化させながら，提案手法による撮影支援の効果を検証する．

Causes of Carryover

論文投稿を予定していたが，投稿が年度内に間に合わなかったため残額が発生した．
次年度中に投稿し，採択されたら支払う予定である．