| 研究課題/領域番号 |
18K11546
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
菅谷 至寛 東北大学, 工学研究科, 准教授 (80323062)
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| 研究分担者 |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 歩行者ナビゲーション / 位置推定 / ユビキタスコンピューティング / computer vision |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，測位インフラやマップ等の事前準備なしでの屋内歩行者ナビゲーションを実現することを目指しており，人間が利用するために提供されている案内表示板等の情報を利用する．施設の出入口やエレベーター・エスカレータ付近に設置されている案内板にはフロアマップを含んでいることが多く，これをスマートフォンのカメラで撮影して解析・理解することで，ナビゲーションに必要な電子マップをその場で獲得する．また，マップ中に記載されている地下街の出入口番号や店名などの情報とシーン画像を照合することによって大まかな位置推定を行い，相対的な位置の変化を推定できる歩行者デッドレコニングと組み合わせる．
フロアマップからの通路領域の解析はこれまでの準備研究である程度可能になっていたが，発見的手法を用いていたため様々なバリエーションのフロアマップに十分に対応できていなかった．さらに，地図領域の大まかな指定を手動で行う必要もあった．本年度は深層学習を用いたフロアマップ解析手法に取り組み，精度やロバスト性を向上させるとともに，地図領域の指定を不要とした．
また，画像解析によって取得したマップは方位や縮尺が不明であり，従来は開始時に2か所以上の絶対位置との対応を手動で（画面をタップすることで）得ていた．これはユーザーにとって負担となるため，手動による位置の指定を不要にする手法を検討した．初期位置はフロアマップを撮影した場所であるが，マップ内には現在地が表示されていることが多く，これを認識することで自動で対応を取ることができる．深層学習を用いた手法を検討し，多くの場合に正しく認識できることを確認した．また，ここで求めたいものは初期パラメータであって高い精度が必要ないことに着目し，エレベータの大きさをヒントとして縮尺を推定する手法も検討した．
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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
当該年度は，深層学習によるセマンティックセグメンテーションベースの案内板解析手法の研究を行った．従来必要だった手動での地図領域指定が不要になり，通路領域の推定精度・ロバスト性も向上した．マップ内の現在地の検出・認識も深層学習によって高い精度で可能であることが分かった．
天吊り案内板を用いた大まかな位置推定では，天吊り案内板内に複数存在する情報のまとまりの抽出や，単眼画像からのdepth推定を検討し，ある程度実現できている．
以上のことから，おおむね順調に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度（平成30年度）に研究開発した天吊り案内板を用いた大まかな位置推定をさらに発展させる．複数の情報が含まれる案内板からの情報のまとまりの抽出は本年度の研究である程度実現できているが，その情報を用いて位置推定を行う手法を検討する．これまでに，単一の出入口情報のみを含んだ天吊り案内板を用いて位置推定を行うことは実現できていたが，複数の情報を含んだ天吊り案内板ではできていなかった．ピンポイントで位置を絞り込むことは理論的に難しい場合があるが，可能性の高い大まかな位置を絞り込む手法を検討する．さらに，単眼画像からの天吊り案内板までの距離推定がある程度できているので，これを利用したマップの縮尺推定を検討する．
マップ画像からの情報抽出についても引き続き検討していく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（次年度使用額が生じた理由）
年度終わりごろに開発用の高性能PCを調達する予定であったが，昨今のIntel CPU の在庫不足の影響により納期が年度内に間に合わない可能性があったため，次年度の調達に変更した．なお，現有設備で開発を進めており，研究開発への影響はこれまでのところは軽微である．次年度使用額は，前述の理由により生じたもの，および，研究を効率的に推進したことに伴い発生した未使用額である．
（使用計画）
次年度（平成31年度）請求額と合わせ，本年度に調達予定であった開発用の高性能PCを調達して研究開発を促進するほか，次年度の研究遂行のために使用する予定である．
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