| 研究課題/領域番号 |
24500198
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
清水 郁子 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70312915)
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| キーワード | 平面認識 / 離散平面 / 3次元センサ |
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| 研究概要 |
本申請では，３次元センサによる頑健な大規模平面認識手法を開発する．平面認識は，３次元センサにより得られる距離データ処理のなかでも，基本となる処理の一つである．本研究では，大規模距離データ特有の空間的な解像度の不均一性を考慮し，ユーザがパラメタを設定することなく頑健に平面を推定することが可能な手法の開発を目指している．本申請で研究している手法の特徴は，大規模データを扱うの有利な局所的な処理を複数解像度で階層的に行うことで平面判定を行うこと，複数視点で得たデータを用いた平面認を行うことである．
大規模データでは，従来から平面認識でよく用いられるRANSAと呼ばれる手法のように全計測データを用いた処理を行うと多大な処理時間がかかり効率が悪い．さらに，データの粗密により，ユーザが望む結果を得るために適切なパラメタを調整するのは難しい．そこで，本申請では，各計測点の２６近傍のみに着目した手法を階層的に適用することにより，平面を抽出する手法を開発する．これは申請者らが解像度が均一な小規模データに対して開発した手法を基にし，解像度が不均一なデータに適用できるよう改良することにより行う．
H25年度は，複数解像度での局所的な平面判定結果の統合に関する研究を行った．従来より開発している局所平面認識手法は，26近傍の計測点の配置から，平面かどうかを判定し，平面である場合には向きにより平面のパターンを分類する．局所的に得られる離散的な点の配置からわかるのは，厳密な平面の向きではなく，範囲を持っている．平面を認識するためには，各計測点が平面かどうかを認識するだけではなく，同じ平面に含まれる計測点がどれかを判定する領域分割を行うことが必要である．このとき，粗い解像度で平面パターンを得て平面の向きを絞ってより細かい解像度で解析するが，解像度間でどのパターンとどのパターンが関連付けられるかを解析した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究では，複数解像度での局所的な処理により大規模データの平面認識を行うアルゴリズムを開発し，評価をすることを目的としている．現在までに，大規模データを効率よく扱うために，バイナリ表現を用いた多重解像度表現によるデータ構造の実装，複数解像度での局所的な平面のパターンの解析を行った．しかし，評価を行うために必要なのデータ収集のための計測システムの構築をまだ行えておらず，予定よりも遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初H24年度に実施予定であった計測システムの構築ができなかったので，H25年度はアルゴリズムの構築を先に行った．早急に計測システムの構築とデータ取得のためのプログラム開発を行い，手法の評価を行いたい．
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| 次年度の研究費の使用計画 |
当初は計画開始時に計測システムの構築を行う予定であったが，昨年度妊娠出産に伴う休暇を取得し，今年度も看護休暇や自身の体調不良による休暇を取得したこと，さらに，予算策定時に予定していた機器の販売を行っていた会社がなくなってしまったため，機種選定遅れ，予算の執行が出来なかったため．
H24年度に計測システムを構築する予定であったが上記の理由により実施できず，現在までアルゴリズム構築を先に行った．できるだけ早い時期に業者との打ち合わせと機種選定を行い，予算を執行して計測システムを構築し，評価を行いたい．
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