| 研究実績の概要 |
本研究では，複数のモダリティーの融合により距離画像計測手法の高度化を行うことを目的とし，具体的な融合として，(a) アクティブステレオにおけるDepth from Defocus (DFD)との融合，(b) ステレオとStructure from Motion (SfM)の融合，(c) Time of Flight (TOF)とステレオの融合に関する研究開発を行っている．2022年度は(a), (c)で以下の成果を上げた．
(a)に関しては，複数のスリット光を対象に投影してカメラで撮像した時にスリット像がぼけることを利用したDFD方式に基づく距離画像計測手法に関して，ぼけを用いた距離画像計測とアクティブステレオによる距離画像計測とのぼけ量を用いた新たな切り替え手法を提案した．また，複数のスリット光を用いたアクティブステレオに基づく距離画像センサにぼけ情報を付加することで計測レンジを拡大するシステムに関しては，より高精度なリアルタイム計測を実現した．
(c)に関しては，TOF方式のFAROのように大スケールで得られる距離画像と小型のステレオカメラで得られる小スケールの距離画像のように密度や計測範囲が異なる点群の位置合わせを深層学習による点群処理手法の導入により実現する手法を発展させた．昨年度提案した点数が異なる点群の位置推定手法を改良した独自の深層学習ベースのネットワークPointpartNet++を構築し，位置合わせ手法の成功率や位置合わせ精度の向上を実現した．また，データセットや購入した異種距離画像センサで実際に取得した点群データを用いた実験を行い，提案手法がデータの欠損や距離計測誤差に対してもロバストに位置合わせを実現できることも示した．さらに，位置合わせされた異種点群データの統合手法も構築した．異種距離画像の位置合わせ手法は，学位論文にもまとまった．
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