2010 Fiscal Year Annual Research Report
トラッキングに使用する際の精度が保証された自然特徴点データベース構築手法の開発
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22700122
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石井 裕剛 京都大学, エネルギー科学研究科, 助教 (00324674)
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| Keywords | 拡張現実感 / トラッキング / 自然特徴 / 精度予測 |
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| Research Abstract |
本研究の目的を達成するためには、まず、トラッキングを使用する対象となる環境の詳細な3次元モデルを取得する手法を確立する必要がある。本研究では、3次元レーザレンジファインダとカメラを用いて環境の3次元点群モデルと色情報を取得する手法、および、それらから半自動的にテクスチャ付き3次元モデルを作成する手法を実現した。
3次元レーザレンジファインダは、高価なものが市販されているが、本研究では安価なラインセンサと電動雲台を組み合わせ、RANSAC(RANdom SAmple Consensus)やICP(Iterative Closest Point)アルゴリズム等を活用することにより、安価にトラッキングを使用する対象となる環境の3次元モデルを作成する手法を実現した。複数の点群モデルを重ね合わせるICPアルゴリズムの使用にあたっては、適切な初期値を与える必要があるが、本研究では、点群モデルを取得する際に、環境に予め添付したマーカをカメラで認識することによりレーザレンジファインダの大まかな位置を取得することを可能にすることにより、自動的に初期値を設定することを可能にした。
取得した3次元モデルを用いて自然特徴を用いたトラッキングを実行する部分に関しては、実世界におけるトラッキングとまだ乖離があるものの、3次元モデル取得からそのモデルを用いたトラッキングまでを一通り実行できる環境を実現した。今後は、シミュレーションの結果と実世界におけるトラッキングの結果を合わせるための手法を実現する予定である。
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