2022 Fiscal Year Annual Research Report
LiDAR based Sensing System Focused on Privacy Preserving and Occlusions
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21K20413
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
吉岡 健太郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (20910566)
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| Keywords | LiDAR / 3Dセンシング / LiDARセンサ / 人体計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、LiDARを用いたセンシング技術について研究し、カメラに比べ精度の高い3Dデータ取得やプライバシー保持を実現することで初めて可能となるセンシングシステムを実現するために必要なセンシング基盤技術の開拓にフォーカスし研究を推進した。以下に本研究で得られた２つの代用的な成果を記述する。
まずLiDARの特性を網羅的に理解するため、9種に渡る測定原理の異なるLiDARセンサの誤差特性を評価した。これにより、測定原理に基づく誤差の違いやセンサの性能差を明らかにすることで、要求される誤差精度を反映した上で最適なLiDARセンサを選択し最適なアプリケーションの構築方法を提案できるようになった。
次に、3Dセンサを用いた関節角度計測の自動化を行い、精度の高い人体計測が可能であることを示した。従来のカメラベースの人体計測に比べ、LiDARを用いることでプライバシー保持が可能である上、より高い精度で関節角度や身体の寸法を計測することができた。この研究を延伸することで、医療やスポーツ分野における人体計測の信頼性と効率性が向上し、新たなアプリケーションの開拓が期待できる。
本研究により、今まで明らかとなっていなかったLiDARセンシング技術の特性評価と人体計測応用に関する基盤的知識を確立することができた。今後はこれらの成果をさらに発展させ、LiDAR技術を自動運転に限らず医療、スポーツといった幅広い分野への応用することで新たな価値創造を目指し研究を遂行する。
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