| 研究課題/領域番号 |
20H05704
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
石川 正俊 東京大学, 情報基盤センター, 特任教授 (40212857)
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| 研究分担者 |
早川 智彦 東京大学, 情報基盤センター, 特任准教授 (10747843)
黄 守仁 東京大学, 情報基盤センター, 特任講師 (20750029)
宮下 令央 東京大学, 情報基盤センター, 特任講師 (40808721)
末石 智大 東京大学, 情報基盤センター, 特任講師 (80807842)
妹尾 拓 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (10512113)
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| 研究期間 (年度) |
2020-08-31 – 2025-03-31
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| キーワード | 高速画像処理 / 情報環境システム / 知覚情報処理 / 視覚呈示 / 力覚呈示 |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究成果をサブテーマごとに以下に示す．
(A)人間の視覚を超えた高速知覚情報処理技術の確立 A-1) 逐次的な相対運動推定結果から各時刻の位置姿勢を推定するため，高速性を失わずにドリフトを補正する機構を構築し，安定したトラッキングを行った．また，レーザードップラーセンサー及び光学システムを用いる複数物体の運動計測と三次元トラッキングシステムを構築し，同システムの計測データを解析するアルゴリズムの設計と評価を行った．A-2) 本年度の目標としていたマーカレスの高速トラッキングアルゴリズム群を開発し，本年度以降の高速トラッキング技術および高速運動計測技術開発の基盤を構築した．
(B)人間の動作をシームレスにサポートする高速情報・力覚呈示技術の確立 B-1) ユーザーのダイナミクスである視線を高速に計測するシステムと，事前にマーカーを付与しない高速自己位置推定手法の第１次試作を構築した．B-2) 塑性変形を基軸とした力制御則を提案し，ヒトとロボットハンドの滑らかなインタラクションを実現した．
(C)高速知覚情報処理の基盤強靭化技術の確立 C-1) 映像遅延だけではなく，フレームレートも制御できるシステムを構築し，錯視現象に対するフレームレートの影響を観測する被験者実験を実施した．C-2) 高速ビジョンモジュールを用いた1,000fpsの高速カメラネットワークを構築し，トラッキング精度に影響する同時撮像におけるフレーム同期を数十マイクロ秒の精度で実現した．
(D)次世代情報環境システムによる時空間インタラクションにおける違和感の打破 D-1) 高速トラッキングに利用しやすい事前情報の利用を想定し，高速なスポーツ動作に対する予測情報即時呈示の基礎検討を行った．D-2)複合センシングシステムを構築し，ユーザーの意図と環境中のアフォーダンスをミリ秒オーダで読み取る手法を検討した．
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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
本年度は，全体として試作システムや統合環境の構築準備を行い，サブテーマごとの状況もほぼ当初の計画通りに進行している．
(A)人間の視覚を超えた高速知覚情報処理技術の確立 A-1)一定時間内の計測データを部分形状に統合し，簡易的なモデル構築と位置合わせにより経時的なドリフトを補正した．加えてループクロージングによる全体の整合性の実現も検討中である．また，運動情報を利用したシステムの構築，アルゴリズムの設計，データ収集及び先行実験を完了した．A-2)高速性を失わずにドリフト誤差を補正するアルゴリズムと，さらにマーカレスの運動情報計測アルゴリズムの構築を行った．
(B)人間の動作をシームレスにサポートする高速情報・力覚呈示技術の確立 B-1)頭部やカメラの拘束性が低い，500fps以上相当の高速視線計測手法を新たに開発し，システムの有効性を検証した．B-2)シームレスな力覚提示技術を確立するために，その基盤となる力制御アルゴリズムの開発および実証実験を行った．
(C)高速知覚情報処理の基盤強靭化技術の確立 C-1)高速プロジェクター及び高速液晶ディスプレイを導入し，描画処理に計算能力を使用しないコンテンツを提示することで，身体や錯視の映像提示を可能とするシステムを構築した．C-2)高速ビジョンモジュール8台からなる高速カメラネットワークの構築と同期精度評価を完了し，トラッキング用のアルゴリズム開発とそのシステム実装にむけた準備が整った．
(D)次世代情報環境システムによる時空間インタラクションにおける違和感の打破 D-1)広域動作を念頭においたレーザー走査を用いた高速カメラの自己位置推定手法を新規に開発し，トラッキングシステムの技術基盤の構築を進めた．D-2)ミリ秒オーダで動作する複合センシングシステムを構築し，ユーザーの意図と環境中のアフォーダンスを読み取れる仕様とした．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の推進方策について，サブテーマごとに以下に示す．
(A)人間の視覚を超えた高速知覚情報処理技術の確立 A-1) ループクロージングのような全体としての形状の整合性を保つ技術を取り入れ，高速に全体の3Dモデルを生成するフレームワークを構築する．また，三次元計測と組み合わせて，三次元モデルの復元手法を提案する．A-2) 開発したアルゴリズム群の動作検証と評価を行い，高速３次元形状計測と形状統合への応用を図るとともに，画像処理システムとレーザー計測システムの連携活用を目指す．
(B)人間の動作をシームレスにサポートする高速情報・力覚呈示技術の確立 B-1) 高速視線計測結果をDPMの投影像に高速かつ適切に反映する手法を検討し開発する．レーザー走査式高速自己位置推定画像処理も広域化に向けた改良を行う．B-2) 高速ビジョンを用いて非接触時から接触準備運動を開始することで，ヒトにとって違和感のないシームレスな力覚提示技術を開発する．
(C)高速知覚情報処理の基盤強靭化技術の確立 C-1) 装置を指先だけでなく腕全体が映るように設計し，視点を拡張することで，動的かつ面積を必要とするタスクへ対応する．C-2) 高速カメラネットワーク環境における複数対象の同時トラッキングを可能とする高速物体検出およびトラッキング手法の検討を進めながらカメラシステムへの実装を目指す．
(D)次世代情報環境システムによる時空間インタラクションにおける違和感の打破 研究項目(A)及び(B)と連携し，D-1)高速トラッキング情報との統合アルゴリズムを検討・開発する．予測可能な時間やその正確性についても調査する．D-2)高い時間分解能の情報を人体への適切な力覚提示等を行うシステムを構築し，人間の動作性能の増強と拡張を実現する．
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