| 研究概要 |
本研究では,高速・小型で屋外でも利用可能な高速距離画像センサを構築すること,ならびに本センサを用いて高速に環境の3次元モデルを構築する手法を確立することが目的であった.これまでにこれらの研究目的はほぼ達成できたため,本年度は手法の改良ならびに新たな研究への展開をはかった.具体的には,以下の2つの成果を得た.
まず,カラー画像と距離画像とを組み合わせた3次元モデル構築手法の高速化を実現した.連続取得されたカラー画像つき距離画像間のレジストレーションを行うために,カラー画像から特徴点を抽出する必要があるが,これまで用いていたSIFT特徴量から,処理が軽いKLT(Kanade-Lucas-Tomasi)Trackerに変更した.また,2次元座標から3次元座標を求める時の処理などをGPU(Graphics Processing Unit)を用いた並列化により高速化した.これらにより,一部の処理では50倍以上,センシングを含めたトータルのレジストレーション時間でも2倍以上の高速化を実現することに成功した.一例では,156フレームの画像からの3Dモデルの作成が552秒から215秒に短縮された.
次に,新たな研究への展開として,マルチスリットレーザプロジェクタを用いたセンサを構築した.15本のスリット光を照射するプロジェクタとCCDカメラとを組み合わせ,約30fpsで4000点以上の点からなる距離画像を取得可能である.このセンサを用いて,以前提案した相対視差画像という画像を求めてRANSACを適用することで平面上の障害物をリアルタイムに検出することを実現し,ヒューマノイドロボットに搭載することで,高さ5mm程度の小さな障害物や,ケーブルのような細長い障害物を,歩行中に安定して検出し,回避できることを示した.
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