| 研究課題/領域番号 |
19K20296
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
小山田 雄仁 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (30708615)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 計画計測 / Active SLAM / 撮影支援 / データ選択 / ガウス過程 / 計測計画 / データ計画 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
貧弱な計算資源を持つ研究者の活動を支援するため,申請課題では経験知を補う2つの解決策を提案する.経験知を補うデータ選択は既に計測・取得した良質・悪質なデータを含む大量のデータから少量の良質なデータを選択する.一方で,経験知を補うデータ計測はこれから対象物体の計測を行う状況を想定している.計測対象の特徴・性質を考慮しながら少量の良質なデータを計測する.計測・撮影者が人間であれば次にデータを計測す
べき位置・姿勢などを計測者に指示し,ロボット・ドローンであればロボット・ドローンの位置・姿勢を制御することになる.
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| 研究実績の概要 |
多視点ステレオによる3次元復元の撮影支援法を実装した．
静的なシーン・物体を手持ちのRGB-Dカメラで撮影する撮影者を対象とし，SLAM（Simultaneously Localization And Mapping）の技術により，撮影をしていない領域・撮影データが十分足りていない領域を撮影者に提示し，撮影者が次に撮影をする場所を判断する．入力データは時々刻々と撮影されるRGB-Dカメラの画像（カラー画像とデプス画像）となる．撮影したカラー画像とデプス画像はキャリブレーションで得られたパラメータを基に位置合わせを行い，RGBD画像として扱う．一時刻前に撮影したRGBD画像とのマッチングを行い，現在のカメラの位置・姿勢を逐次的に計算する．次に，現在のカメラの位置・姿勢を基にRGBD画像のマッピング（簡易3次元復元）を行う．簡易3次元復元された結果はVoxel Grid形式で保持される．簡易3次元復元された結果から抽出した点群データに対してPoisson Surface Reconstructionを行い，物体表面のメッシュデータを生成する．メッシュデータ上の点群の密度を擬似的な3次元復元誤差とみなして，疑似エラーマップとして扱う．撮影者に対して，簡易3次元復元された結果と疑似エラーマップの両者を提示する．簡易3次元復元された結果を見ることで，撮影していない領域が明らかになる．疑似エラーマップを見ることで，撮影データが不足している領域が明らかになる．撮影者は，上記の二つの可視化を見ながら，これから撮影するべき領域を自身で判断して撮影をする．
現在，評価実験の準備を行っている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
Active SLAMに基づく撮影支援法を実装した．
撮影支援のための可視化の機能が未着手になっている．
現在，撮影支援のための可視化に関するサーベイ・実装及び実験計画を立てている．
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| 今後の研究の推進方策 |
撮影支援のための可視化を実装し，撮影支援の効果を検証する実験を行う．
対象物体のスケールを手持ちサイズ，ラボサイズ，建物サイズと変化させながら，提案手法による撮影支援の効果を検証する．
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