2013 Fiscal Year Annual Research Report
２次元リフレクタンス画像を用いたロボット用地図構築のための３次元形状識別
| Project/Area Number |
24656173
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70272672)
|
|---|
| Keywords | 知能ロボティクス / レーザ計測 / 環境認識 / モデリング / 知能機械 |
|---|
| Research Abstract |
本研究では，3次元レーザスキャナ特有の副産物である2次元リフレクタンス画像に，画像に対する物体認識手法を適用することで，3次元形状を高精度に識別する手法を開発した．従来，3次元形状に基づく物体識別は，データの複雑性やセンサ特有のデータ欠損，計測ノイズなどにより，未だ決定的な手法が開発されていない．一方，2次元画像から撮影対象を識別する一般物体認識は，文書解析の手法を取り入れることで，近年急速な進歩があった．本手法は，レーザスキャナから得られるリフレクタンス画像に対して一般物体認識の手法を適用し，その結果を距離画像を用いた3次元物体認識と融合することで，3次元物体の識別性能の向上を図るものである．この実現に向け，①車載レーザシステムの構築とリフレクタンス画像の有用性検証，②リフレクタンス画像データベースおよびカテゴリ辞書の構築，③小規模地図データのカテゴリ分類実験，④大規模市街地データのカテゴリ分類実験の各研究項目を設定した．このうち，平成24年度は①～③，平成25年度は③，④について開発を行った．まず③については，電動車いすを改造した移動台車に2つのレーザセンサを搭載した専用測定装置を開発し，屋外環境を走行しながら形状およびリフレクタンスデータを取得した．また，平成24年度に①で開発した手法を拡張し，リフレクタンス特徴からHOG特徴量を，距離画像からHONV特徴量をそれぞれ抽出し，それらを統合した新たな3次元特徴量（3D HOG）を開発した．さらに開発した専用測定装置により取得した空間データに本手法を適用し，木，車，人，建物，電柱の識別実験を行い，識別率98%の良好な結果を得た．また④については，車載レーザスキャナから計測した市内市街地の大規模3次元データに対して，上記手法を適用して電柱を検出する実験を行い，高速な抽出とラベル付けが可能であることを確認した．
|
Research Products
(11 results)
