2013 Fiscal Year Annual Research Report
情報フィードバック型ビジョンベースオンライン空間モデリング
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25240025
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
奥富 正敏 東京工業大学, 理工学研究科, 教授 (00262303)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 空間モデリング / Structure from Motion / オンライン処理 / 四面体カービング法 / ステレオビジョン / 情報フィードバック / 小型飛行体 |
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| Research Abstract |
計画では、情報フィードバック型ビジョンベースオンライン空間モデリングシステムの実現に向け、新たなフレーム画像が入力される毎にモデリング結果を出力するオンライン空間モデリングアルゴリズムを開発することにあった。
これに対し、画像中の特徴点と2次元ドロネー分割を利用して画像上に三角メッシュを生成し、メッシュ全頂点の3次元位置を推定するオンラインサーフェス生成システムを開発した。このサーフェス生成では、SfMで推定された３次元点を拘束として、各三角形パッチの位置・姿勢をそれぞれ独立に推定している。これにより大規模な線形システムを解く必要がなくなったため、非常に効率的なサーフェス生成を実現できた。また、より精度の高い方法として、空間中の点群に3次元ドロネー分割を適用して得られる四面体群に対し、視体積交差に基づいてサーフェスを推定する四面体カービング法を発展させ、過去の点群から推定されたサーフェスと、それらに追加される点群を入力として、新たなサーフェスを効率的に推定するインクリメンタル四面体カービング法を開発した。この手法では、全ての点群が同時に与えられた場合に推定される大域的最適解と同じサーフェスを効率的に得ることができた。
その他の成果として、ステレオ画像によるダイレクトサーフェス生成手法を発展させ、時系列ステレオ画像を用いて広範囲の地表面サーフェスマップを生成するアルゴリズムを開発した。ここでは、時系列画像間の特徴点対応を用いたカメラ運動推定を行うことや、その結果を利用した移動体検出の枠組みを利用することにより推定の安定性を向上させた。その他、SfMの初期復元に必要な基礎行列推定を、既存手法よりも高精度かつ効率的に推定するアルゴリズムを開発した。さらに、SfMにおいてカメラ運動を推定する際に生じるPnP問題を、既存手法よりも高精度かつ効率的に解くアルゴリズムを開発した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
目標としたオンライン空間モデリングアルゴリズムの開発は、メッシュ全頂点の3次元位置を推定するオンラインサーフェス生成法、および、より精度の高いインクリメンタル四面体カービング法により、ほぼその目標どおりに実現できた。
また、無線操縦小型飛行体を利用したオンラインモデリングシステムの実現に向けて、４枚ロータのマルチコプターを飛行させ、付属カメラを利用した画像レジストレーション等の簡単な実験を行い、この実験を通じてより高画質のカメラの必要性を確認した。これに基づき、システムで使用するカメラの選定や、必要なペイロードを持つマルチコプターの選定が順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
オンライン空間モデリングアルゴリズムの完成度を高める。より具体的には、オンラインSfMを全方位カメラへ適用や、インクリメンタル四面体カービング法の更なる高精度化・効率化のための改良を行う。そして、人が歩行しながら撮影してオンライン空間モデリングを行うためのシステムを構築する。その他、無線操縦小型飛行体を利用したオンラインモデリングシステムの実現に向け、マルチコプターを用いた撮影システムの構築を行う。
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