2022 Fiscal Year Annual Research Report
A Study of Augmented Reality Display with Far-Field Aerial Image Presentation Using Mirror Array Control
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21J10189
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
三河 祐梨 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| Keywords | 高速広域トラッキング / 拡張現実 / 多色LEDマーカ / 高速画像処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、当年度初めに設定した研究目的の内容の通り、広域遠方空中像提示に必要な、高速広域トラッキングの新たな手法を提案した。本プロジェクトは、2022年7月から2023年2月まで、ドイツのミュンヘン工科大学（TUM）に訪問して国際共同研究として実施した。昨年度にほとんど達成した当初の研究課題とは、環境に据え置いた一つの装置から、広域かつ、現実の事物の動きに時間遅れの無いように高速に拡張現実（AR）の立体映像を提示するという点で共通点を有する。
多色のLEDトラッキングマーカは、対象物体の表面上で三角形メッシュを張るように配置し、その色の分布は、隣り合う６個のマーカの色の組み合わせで一意に識別できるように最適化を行った。マーカ配置や識別アルゴリズムの構成は既存手法を参考にしたが、マーカに多色のLEDを用いることや、カメラの露光時間を下げることで明るいLEDの箇所だけを効率的に画像抽出する技法等は、本研究で初めて提案した。LEDはカメラの被写界深度外に出て画像ボケしても点として迅速に検出可能な点で、高速・広域トラッキングに適すると考えた。これらはハードウェアとソフトウェアの両方に視座を置く、私独自の包括的な提案で、TUMの研究室にこの観点を導入できたことは国際研究交流上の実績ともいえる。
評価実験で、59度のFOV(Field of View)のカメラで奥行き距離0.5-2.0mの範囲でほぼ100%のトラッキング成功率を遂げたほか、ノートパソコンでの処理時間は5ms弱と、高速処理が可能であることが示された。このFOVは広角であることから、より狭いFOVのカメラであればおよそ10mの奥行きのトラッキング範囲を達成することも示された。本研究の成果はバーチャルリアリティの国際会議でポスターとして発表され、アウトリーチにも成功した。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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