2018 Fiscal Year Annual Research Report
任意物体の３次元運動センシングに基づいた高速空間把握に関する研究
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16H02844
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
渡辺 義浩 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80456160)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮下 令央 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (40808721)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | センシングデバイス・システム / 運動計測 / 3次元計測 / コンピュータビジョン / 画像情報処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、新たな運動センシングの確立に向けて、A) 基盤技術と拡張機能の確立、B) 非接触・高速性を始めとする独自の性能がもたらす応用展開、C) 高速ビジョンとの融合に基づく時空間把握、D) 実世界の運動物体を高品質かつ瞬時に取り込むダイナミックデジタルアーカイブへの応用の4つのサブテーマに着手する。本年度はサブテーマAとサブテーマCに取り組んだ。
サブテーマAでは、運動センシングシステムのための新たなキャリブレーション手法を提案した。これまでは、レーザの設置に関する幾何的な構成のみに注目していたため、精度に限界があった。具体的には、複数のレーザ方向のみを個別に推定する方法を採用していた。しかし、同方法で生じる誤差が、計測処理時に大きな誤差へとつながることが問題となっていた。これに対して、提案手法は、同幾何構成だけでなく、運動センシングのモデル並びにセンサ特性も取り込んだ形でキャリブレーションパラメータの最適化を図るものである。従来手法と提案手法の比較実験を実施し、従来よりも高精度な運動センシングが実現できることを確認した。
サブテーマCでは、高速ビジョンと運動センシングの融合を図った。具体的には、高フレームレートのカメラによるトラッキングと、運動センシングによる動き推定を組み合わせることで、相対速度、並びに絶対位置のセンシングの両方を高精度化することを目指した。手法を設計するとともに、高いセンシングレートで実行できるソフトウェアを構築した。また、検証実験を行い、その効果を確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、センシングの可能性を示す原理を提案するだけにとどまらず、その高精度化にも着手できた。4つのサブテーマに対して、当初の計画に対して、おおむね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
システムの小型化と新たなシステムにおけるアルゴリズム開発に着手する。具体的には、TOF測距デバイスの導入を図る。また、これまでに構築したシステムや、新たな小型システムを用いて応用展開を図る。
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