| 研究課題/領域番号 |
16K00707
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
福田 知弘 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (80379114)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | デザイン設計支援 / 拡張現実感 / 景観 / 緑視率 / シミュレーション / 隠消現実感 / アルゴリズム |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、現状の環境認識を数値化した上で建築や都市を対象とした設計検討が可能な、拡張現実感システム（AR: Augmented Reality）を構築するものである。平成29年度に取り組んだ主な内容は下記の通りである。
・ロバストなARトラッキング手法の検討：マーカレスARとして、ARカメラが外部環境の影響を受けやすい大規模な屋外空間を対象として、持続的、安定的なARトラッキングを実現可能とするためのアルゴリズムを考案、実装した。
・DR（Diminished Reality: 隠消現実感）の開発：既往の研究成果を更に発展させ、現実世界と仮想世界との光学的整合性の実現、及び、特定の方向にある音源を認識して除去する音環境DRを試行した。
・緑視率のリアルタイム計測アルゴリズム：緑視率の計算時間短縮、及び、緑抽出の確実性向上に向けて、アルゴリズムの見直しと他の技術（人工知能など）の検討を実施した。前者は、別途開発したARやDRに実装した。
・人や車のリアルタイム認識とDR開発：深層学習により人や車などリアルタイムに認識することでこれらのオブジェクトを非表示可能なDRシステムを構築した。
・CAADRIA2017国際会議（Computer-Aided Architectural Design Research in Asia）、eCAADe2017国際会議（Education and research in Computer Aided Architectural Design in Europe）、日本建築学会 第40回情報・システム・利用・技術シンポジウムで論文発表を行った。また、CAADRIA2018、eCAADe2018へ投稿した論文が受理された。2018年度に発表を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
緑視率については昨年よりも更に高効率的・高確実性を有するシステムを開発した。また、緑視率の認識、ARの光学的整合性（空）を高めるために深層学習を応用したシステムを検討、一部開発を終えた。さらに、音声のDRシステム開発に取り組むことで、これまで視覚面でのみ可能であったAR/DR検討の聴覚面での可能性を検討した。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在、自動車の自動運転分野などの研究領域において、深層学習を用いて現状の環境認識をリアルタイムに行う研究が盛んに行われている。当研究テーマにおいても、現状の環境認識をリアルタイムに行う必要がある。最終的な実現目標であるAR/DRシステムとの統合を検討しながら、研究を進めていく必要がある。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）購入予定であった機材は様々な特徴を有するものが順次リリースされている状況であり、検討した結果、次年度の選定、調達が妥当であると判断した。
（使用計画）次年度使用額増分について、研究テーマに関する機材調達、ならびに、研究成果発表用旅費に充てる計画である。
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