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本年度は下記の項目に取り組んだ．
(a) センサ特性やモダリティを超えた頑健な見えの比較に基づく6自由度位置推定:単眼カメラのみでの高精度・頑健な6自由度位置同定手法を開発した．LiDARのような能動的なセンサに比べ，カメラの見えに基づく位置同定は環境変化やセンサ特性の差異が位置推定精度に大きな影響を及ぼす．本研究では，対象環境を事前にモデリングした3次元地図に対し，単眼カメラから得られる画像が合致する位置姿勢を探り，高精度な位置同定を可能とした．具体的には，地図内でのレンダリング画像と現在のカメラ画像の正規化情報距離を最小化することで，直接輝度値を比較するフォトメトリックな手法に比べ顕著な頑健性を獲得している．同時に，位置同定問題を，Keyframeベースの局所トラッキング問題に落とすことで，レンダリングや関連する事前処理の負荷を大幅に低減し，リアルタイムな6自由度位置推定を実現した．
(b) 搭乗者のモビリティ操作支援:力覚提示ジョイスティックを利用した操作支援システムを開発した．目的地が明確な長距離の自律運転に対し，買い物等の日常生活では手動での操作が好ましい場面も多い．そこで，レーザスキャナやカメラの計測データから生成したコストマップに基づき，搭乗者のジョイスティック操作に抵抗・誘導の力覚提示を行う操作支援システムを実装した．これにより，ユーザの操作に対する安全性の担保を実現し，今後セマンティックな要素を考慮したより自然な動作生成等へ拡張する．
(c) 3次元全周形状推定:部分的な観測形状に対し，既知の3次元メッシュを非剛体変形させることで全周形状を推定する手法を構築した．基礎となるモデルの対称性を保持しつつ変形させることで，より自然なフィッティングが可能であることを示した．今後，モビリティ周囲環境の物体モデリング等に応用する．
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