| 研究課題/領域番号 |
20J22318
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
井倉 幹大 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| キーワード | 高速画像処理 / 適応的三次元形状計測 / リアルタイムビジュアルフィードバック |
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| 研究実績の概要 |
本年度はまず，空間を高速に移動するロボットのための，高速空間センシングシステムに関する論文を執筆した．提案システムにはAdjustSenseと名付けた．従来のセンシングシステムでは，計測における時空間分解能と計測範囲が常に一定である．そのため様々な計測タスクを実現するためには，様々な計測センサを一つに統合する必要がある．しかし，複数のシステムを統合することは計算リソースや空間配置，システムインテグレーションの観点から困難なこともある．AdjustSenseでは，高速カメラで得た画像を高速に処理し，高速なモータを制御することで，一つのシステムで計測の時空間分解能を計測範囲を適応的に変更することができる．本年度は，AdjustSenseの成果を向上し，論文誌に投稿し無事採択された．論文誌には，AdjustSenseで制御できる計測モードそれぞれの時空間分解能と計測範囲をLIDARをBaselineとして設定して評価した．またサブテーマとして，AdjustSenseをCalibrationする際に，Polynomial-fittingを用いたモデルレスなCalibration手法を提案し，これに関する成果を国際会議で発表した．
また，AdjustSenseに並行して，UAVとMGVの協調的な重畳映像提示システムを構築した．MGVの操作者にわかりやすい映像を提示するために，UAVから得たRGB-DデータをMGVの座標系に変換して重畳することを行った．UAVは空中で瞬間的に位置姿勢が乱れることが多くあるので，それによる重畳映像の乱れを小さくするために全方位高速カメラと高速点滅LEDマーカを導入し，高周波数で位置姿勢を更新した．この成果を論文誌にまとめ，査読結果を経て採択された．
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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
博士課程の3つの研究テーマのうち，すでに2つに関して論文誌に採択された．これら2つについての進展はある程度完了したと考えている．本年度は3つ目の研究テーマとして，イベントカメラを用いたロボット制御に関する研究を行うことを計画している．この研究に関しては，若手研究者海外挑戦プログラムの一環でミュンヘン工科大学へ留学し，留学先の研究室の研究プロジェクトに参画することで行うことを考えている．博士論文では，採択済の2つの成果と，留学先での成果をまとめて執筆することを検討している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は，ミュンヘン工科大学への留学を経てイベントカメラを用いたロボット制御システムに関する研究に従事する．イベントカメラは環境光の変化にロバストで，物体の移動によって発生する輝度の変化を抽出することができる．そのため高速に動く物体を検出することができるため，移動ロボットのセンサとして有効である．留学先では自分の研究の視野を拡大することを目指す．
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