距離情報と全方位画像の融合による実空間モデリング

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レーザレンジファインダによる距離画像と通常の光学画像の両情報を融合した,実空間のモデリングとその応用に関する検討を実施した.光学画像によりコンピュータビジョン技術により幾何学情報の一部の取得が可能である.しかし,コンピュータビジョンが奥行きの推定であるのに対し,レーザレンジファインダではかなり正確な奥行き情報(距離画像)を取得できる.本研究では,放物面鏡/魚眼レンズによる全方位光学画像と,全方位距離画像のマッチングを行い,周囲の色情報・幾何情報の融合,すなわち全方位融合情報の獲得を図る.それに基づいて空間のモデリングを行い,従来の光学画像のみ,あるいは距離情報のみの解析・応用に対して,意義のある融合情報の獲得・利用が狙いである.システムを移動体に搭載すれば,応範囲のモデリング例えば都市規模のモデリングも可能となる.以上を目的とし,以下の項目ごとにレーザレンジファインダを搭載したロボットに関する調査研究を実施した.全方位光学画像の獲得方法を検討:放物面鏡,超広角魚眼レンズと光学カメラの組み合わせによる方法,レーザレンジファインダと同期して回転する通常の光学カメラによる方法を比較検討した.全方位距離情報の集約:通常のレーザレンジファインダは静止または対象物体の周囲を回転(公転)することにより対象形状を取得するが,ここではレーザレンジファインダ自身を回転(自転)させて周囲の距離情報を獲得する方式を検討した.時系列的に得られた距離情報群を集約,全方位情報として融合するアルゴリズムの開発が主要課題である.全方位光学画像と全方位距離画像の融合:独立に得られた全方位光学画像と全方位距離画像のキャリブレーションを行って初めて有意な全方位融合情報となる.そのマッチング方式の開発が主要課題である.