研究課題/領域番号 |
15K00365
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
知能ロボティクス
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研究機関 | 福山大学 |
研究代表者 |
池岡 宏 福山大学, 工学部, 准教授 (20579966)
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研究協力者 |
浜本 隆之
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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キーワード | 距離推定 / アオリ光学系 / 車載 / 3次元復元 / ニューラルネットワーク / コンピュータビジョン / 深層学習 / 地面合焦画像 / 車載システム / アオリ撮像 |
研究成果の概要 |
アオリ光学系を用いた距離推定方式を,車載用途で利用しやすい方式として確立することを目的とし,距離推定範囲の広範囲化を進めた.まず,画像解像度の低下や光学系に起因する画像歪による鮮鋭度の推定誤差を抑制するため,地面合焦画像より距離を推定する手法について,コントラストの影響を低減した手法を開発した.続いて,広角レンズでは光学理論との乖離が大きいことに起因し,距離推定精度の悪化が生じる問題に,ニューラルネットワークを活用することで対応することを提案した.加えて,鮮鋭度算出にもニューラルネットワークを採用する方式を提案した.以上,主に広範囲化またそれに伴って必要となる高精度化を実現する成果を得た.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の主な成果は,距離推定精度の向上およびそれに伴うより推定範囲の広範囲化である.事故予防および自動運転を実現するうえで,車載の全周囲にわたって各物体までの距離を監視することが不可欠である.しかし,全周にわたって距離を推定するには,カメラなどの多くのセンサ・デバイスが必要になるが,デバイス一台で広範囲をカバーした距離推定が可能になれば,車両に搭載するデバイス数を低減でき,コスト面およびデザイン面で非常に有益である.よって,これを安価なアオリ光学系で実現できれば,その研究意義は非常に大きい.
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