2015 Fiscal Year Research-status Report
サーバ通信を利用したカメラの自己位置配信と特徴点ベース地図の開発
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26330305
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
阪野 貴彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, ロボットイノベーション研究センター, 主任研究員 (70356187)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 3次元環境構築 / 自己位置推定 / 画像特徴点 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、昨年度開発した球面画像特徴量を利用した自己位置推定手法の高精度化、画像特徴量による類似画像検索手法開発、ループ検出を利用したカメラ軌跡の高精度化手法の開発を行った。
自己位置推定の高精度化としては、3次元空間とカメラ画像との間で3点のマッチングが取れたとき、カメラ位置姿勢を高精度・高速に推定するための新規手法を提案した。本手法は多元連立非線形方程式をグレブナー基底を用いて解くことで、カメラパラメータを解析的に計算することができ、従来手法より誤差が小さいことを示した。また計算時間も短く、従来手法よりも解答不能なケースが少ないことを示した。
画像が市街地のどこで取得されたかを推定するため、すでに撮影位置のタグがつけられた画像との類似性を評価するための手法を開発した。昨年度開発した特徴量をBag of Featuresの手法をベースにした検索木を利用することで、大規模データベースから類似した風景を高速に検索できるようになった。
類似風景が検索できるようになったことで、Structure from Motion (SFM)で推定されたカメラ軌跡がループを有している場合には、再計算で最適化を行うことで高精度化を図った。通常のSFMでは、累積誤差が蓄積することによるドリフトが発生するが、ドリフト量が検知できるため、カメラ位置姿勢や3次元地図の高精度化を行うことができた。最適化計算の際、ローカルミニマムを避けるため、初期解でTrajectory Bendingと呼ばれる変形を加えることで収束性の向上を図った。
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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
手法開発については、計画通りに進捗している。ただし、作成した投稿論文の実験に一部不備が見つかり、遅れが見られている。早急に修正し速やかに処理したい。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに開発した手法をタブレット等に実装し、通信を利用することでリアルタイム位置姿勢推定を行う。端末では計算負荷があまり掛けられないため、画像データをサーバーに送信し、サーバー側で計算することでリアルタイム性を確保する。そのため、今後はデータ通信用サーバーを導入し運用を行う。
特徴点ベースの3次元地図の更新手法に関しても検討を行う。クエリー画像を含めたデータベースに順次更新していくため、更に効率的な3次元復元の計算手法の検討を行う。
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| Causes of Carryover |
サーバー選定にあたって、構成要素にあたる新製品発売の過渡期にあり、1年待つこととして高性能機器の導入を図ったため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
繰り越したサーバー購入と、当初の計画通りで使用。
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