研究課題
前年度までに導出した，Dynamic Textureモデルのパラメータ空間内における複数の距離測度に関して，地表面土壌の静的な特徴（土壌表面のテクスチャや粒子サイズ等）と動的な特徴（土壌の車輪に対する滑りやすさ等）をそれぞれ識別するために，2種類の測度を組み合わせた段階的な認識手法の提案を行った．また，提案手法の有効性を確認するために，過去に行った実験と比較してより運動の自由度が高い２輪型車両テストベッドを用いた走行・画像取得実験を行った．以下，具体的な成果内容について述べる．(1) まず，昨年度までに検討を行った6種類の距離測度の中から，地表面土壌の静的特徴の識別性能が最も高かった”Euclidean distance”とよばれる測度と動的特徴の識別性能が最も高かった”Cepstral distance”とよばれる測度を選択した．今回の実験で新たに取得した動画像データを識別する際，まず最初に"Euclidean distance"により静的な特徴に基づいた特徴分類を行い，次にそれぞれの（静的）特徴グループに対して"Cepstral distance"による動的な特徴分類を行うことで，単一の距離測度を用いた場合と比較してより高精度な地表面特徴分類を行えることが確認できた．(2)過去の実験で，車両（車輪）の走行方向が特定の1方向に固定される拘束型のテストベッドから得られた実験画像を用いたのに対し，今回，より運動の自由度が高い2輪型のローバーテストベッドを用い，複数の地表面照明条件の下で，定常直線走行時の地表面動画像を取得した．これらに対して提案手法を適用したところ，上記と同様，２種類の距離測度を用いた段階的な特徴分類手法が有効であることが実証できた．
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference
巻: AIAA 2012-4702 ページ: 1, 10
