| 研究課題/領域番号 |
19H04191
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
梅田 和昇 中央大学, 理工学部, 教授 (10266273)
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| 研究分担者 |
池 勇勲 中央大学, 理工学部, 助教 (90823766)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
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| キーワード | 距離画像計測 / センサフュージョン / 複数モダリティー / 小型距離画像センサ / アクティブステレオ / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，距離画像計測において，複数のモダリティーの融合手法の構築・定式化を行うことにより，単一のモダリティーでは実現できない距離画像計測を実現する．具体的には，アクティブステレオにおけるDepth from Defocus (DFD)との融合，ステレオとStructure from Motion (SfM)の融合，Time of Flight (TOF)とステレオの融合という，異なった融合を実現する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，複数のモダリティーの融合により距離画像計測手法の高度化を行うことを目的とし， (1) アクティブステレオとDepth from Defocus (DFD)との融合による近距離計測用小型距離画像センサの実現，(2) 魚眼ステレオカメラを対象に，擬似バイラテラルフィルタに基づくステレオとStructure from Motion (SfM)の融合の新たな枠組みの提案，(3) 深層学習技術を用いた，異なる特性を持つ距離画像の融合手法の構築，を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
距離画像（range image）は，距離値あるいは3次元座標値からなる画像であり，3次元情報を直接持つことからロボットビジョンを始め多くの分野で重要性が大きい．個々の距離画像センサの性能は，各センサが利用している距離計測原理自体が持つ物理的限界等に伴い必ずしも十分とは言えない．
そこで本研究では，センサ融合（センサフュージョン）のアプローチで距離画像計測の高度化を行うことを目指し，異なる3つの方向での複数のモダリティーの融合手法の構築により，学術的な点でもまた実用的な面でも意義のある成果を得た．
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