研究課題
本研究の目的は，低演算負荷で高精度な位置同定を行うためのクライアント－サーバ型の位置同定インフラストラクチャシステム：Universal Map (UMap) を構築することである．3年目となるH30年度は開発課題として、（１）推定精度とデータベース(DB)容量のトレードオフを解消する勾配膨張画像DBの生成とそれを用いた類似度計算アルゴリズム、（２）クライアントデータを全天球画像とする場合への類似度計算アルゴリズムの拡張、（３）DB構造化による画像検索の効率化、（４）慣性センサの利用によるクライアント姿勢計測に基づくセンシング画像のロール回転補正を行った。また検証課題として、（５）事前マップの精度が位置推定誤差に及ぼす影響についてシミュレーション実験をベースに考察を深めた。特に以下のような顕著な成果を得た。（１）勾配膨張画像の生成では、線分の膨張幅 wl と線分からの距離に比例して現象する色濃度下限値 cc の２つのパラメータで変換手法の定式化を行った。類似度計算結果の顕著性から wl=10、cc=0 が適していることを確認した。また、H28年度に開発した NLM と比較して、同等精度を保ちながらDB画像枚数を 1/100 にすることが可能であることを確認した。（２）全天球画像をクエリとして位置解決演算を行うために、全天球画像DBを生成するアルゴリズムをOpenGLと市販のソフトウェア PtGUI を利用して構成した。また、クエリ画像を逐次回転させながら類似計算を行うアルゴリズムを実装した。一般的なカメラに対して、同等精度で画像DB容量を 1/2 にすることが可能で、さらにオクルージョンに対して頑健であることを確認した。（１）と（２）を組み合わた場合、理論上で DB容量を 1/200 にすることが可能で、屋内位置推定インフラとして実用化レベルに達したと言える。
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SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration
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http://www.mech.kagoshima-u.ac.jp/~takahashi/tlab/research.html
