| 研究課題/領域番号 |
20K22383
|
|---|
| 研究種目 |
研究活動スタート支援
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
0301:材料力学、生産工学、設計工学、流体工学、熱工学、機械力学、ロボティクス、航空宇宙工学、船舶海洋工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 中央大学 (2021-2023)
東京大学 (2020) |
|---|
研究代表者 |
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
|---|
| キーワード | 360-degree images / localization / image processing / Localization / Spherical Camera / 360 degree Camera / 360 camera / image gradients / 自己位置推定 / 360度センシング / 全天球カメラ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
A novel 6 DoF indoor localization method is proposed using a 360 degree camera. It is based on spherical image gradients, making it very fast. It will use an architectural map containing 3D line information. 2D lines will be detected inside images and compared to the 3D lines to localize the camera.
|
| 研究成果の概要 |
本研究で屋内環境内で360度動画像からリアルタイムで位置姿勢推定方法を構築した．360度正距円筒画像内で映る環境の直線情報を検出するに基づきカメラの姿勢を算出し、環境のモデルとのフィッティングにより位置を算出した．直線情報の検出には画像の勾配情報のみを持つことで高速な処理を可能となった．その結果、15.5FPSの高速な位置姿勢推定が可能となった．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
This research made it possible to estimate 360-degree camera position and orientation at high speed using only image gradients. It showed that it was possible to use image gradients for detection in textureless environments without depending on explicit detection of lines or other features.
|
