| 研究実績の概要 |
本研究課題では，三次元距離画像カメラを用いて，複雑な光条件や気象条件によって，空間的・時間的に定常的な計測値の得ることの難しい観測対象の三次元形状モデルを構築することを，非定常物体モデリングと呼び，そのために必要となる,１．屋外環境下において三次元距離画像カメラにより連続的に取得される複数の三次元データから不変な特徴量を検出する方法,２．検出された不変な特徴量に基づいて複数の三次元データをつなぎ合わせて物体認識用のモデルを構築する手法の開発を予定している．
A. １．に関する手法を開発するために，屋外環境で使用可能な現有する共振ミラー方式三次元測域センサによって取得された3次元データから不変特徴量を検出する手法について検討した．共振ミラー方式三次元測域センサは，疎な3次元点群データしか得られないため，その取得データは，本研究課題で想定している「定常的な計測値の得ることの難しい観測対象」のデータと同一の性質を持つと考えた．そこで，このセンサから得られるデータに対して不変特徴量を検出する手法について，従来から考案されているいくつかの不変特徴量について，その特徴量生成のための調整パラメータを様々に変化させて，複数の3次元データをつなぎ合わせる際の精度が向上するか調査した．
B. ２．に関する3次元モデル構築手法としては，移動ロボットのための環境地図生成の際に頻繁に利用される手法して，データ取得が容易な環境で3次元データを取得した後，複数の3次元データをつなぎ合わせた．それぞれのデータ内につなぎ合わせるために有用な特徴を含んでいるか否かを識別した後，複数のデータをつなぎ合わせることができれば，
頑健に3次元モデルが構築できると考え，このアイデアに基づいてその基本的な手法を実装してその性能を評価した．
また，本年度に購入したロボットのソフトウェア開発を開始した．
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