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ARマーカーを用いた位置姿勢推定
- 1. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 ARマーカーを用いた 三次元位置姿勢推定装置の開発 九州工業大学 情報工学部 電子情報工学科 宮本研究室 学部4年
- 2. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 三次元位置推定装置の需要が高まる • 技術の教育・技能伝承の効率化 • 動作解析 • ロボットの位置姿勢推定 市販の三次元位置推定装置 • 専用の機器・知識が必要 • 機器自体が大きく取り扱いが困難 簡便，安価な使用が難しい 3次元計測システムVENUS3D R 引用：http://jan2018.tems-system.com/exhiSearch/SFE/jp/Details?id=i3KAjl9QVaQ%3D&type=2 2
- 3. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 簡便で安価な位置推定の開発 • スマートフォン • ゲーム機 AR(Augmented Reality)技術を用いた物体の位置推 定を行うことが可能 運用する際の指標となる 熟練技術のデータ化の参入が行いやすくなる 3
- 4. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 簡便で安価な位置推定の開発 • スマートフォン • ゲーム機 AR(Augmented Reality)技術を用いた物体の位置推 定を行うことが可能 運用する際の指標となる 熟練技術のデータ化の参入が行いやすくなる 4 単眼カメラとARマーカーの位置姿勢推定
- 5. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 1. カメラキャリブレーション 2. ARマーカーの画像を取得 3. ARマーカーの位置ベクトルと姿勢を入手 5
- 6. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 並進移動の計測 10[mm]ずつ移動して，マーカーの座標を計測 回転の計測 10[deg]ずつ回転して，マーカーの姿勢を計測 評価方法 誤差の大きさ，標準偏差，標準誤差 ARマーカー10[mm]角と20[mm]角 6
- 8. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 評価 並進移動[mm] 回転[deg] Z軸の反転を考慮 X Y Z X Y Z 最大誤差 1.8 0.8 10.6 14.6 14.8 6.0 最大 標準偏差 0.7 0.3 3.1 4.1 4.2 2.1 最大 標準誤差 0.2 0.1 1.1 1.4 1.5 0.7 ※マーカーの大きさに関わらない 8
- 9. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 並進移動について X，Y方向に比べてZ方向の計測精度が悪い • 相対的な変位が小さい • エッジ検出の精度に依存して精度が落ちる 9
- 10. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 並進移動について X，Y方向に比べてZ方向の計測精度が悪い • 相対的な変位が小さい • エッジ検出の精度に依存して精度が落ちる X方向に 100[mm]移動 Z方向に 100[mm]移動 ＋ ＝ 10
- 11. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 並進移動について X，Y方向に比べてZ方向の計測精度が悪い • 相対的な変位が小さい • エッジ検出の精度に依存して精度が落ちる 11
- 12. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 回転について Z軸回転に比べてX，Y軸回転の計測精度が悪い • 相対的な変化が小さい • エッジ検出の精度に依存して精度が落ちる 12
- 13. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 回転について Z軸回転に比べてX，Y軸回転の計測精度が悪い • 相対的な変化が小さい • エッジ検出の精度に依存して精度が落ちる Y軸回転 30[deg] Z軸回転 30[deg] ＋ ＝ ＋ ＝ 13
- 14. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 計測精度を向上する方法 1. カメラキャリブレーションの精度向上 2. マーカーと三次元形状モデル 3. カルマンフィルタ 認識精度を向上する方法 1. ARマーカーへの色情報の付加 2. カメラとの距離の認識精度の変化の統計 14
- 15. B-6 ARマーカーを用いた三次元位置姿勢推定装置の開発 山崎 駆 結果 物体の移動距離と回転角度の取得 今後の課題 工業的に利用できる精度 • ARマーカーの輪郭線の長さの測定精度の向上 • 3次元形状モデルを用いた位置姿勢測定の実装 • 推定計算などによる誤差の縮小 • 色などの他の情報の付与 15
Editor's Notes
- 私たちは応用研究をやっているのだ！ 既存技術を組み合わせて新しいものを作る。これが宮本研究室の本質なのだよ。
- より具体的に言うと 熟練技術のデータ化 スポーツ選手の動作のデータ化
- ですが，スマートフォンやゲーム機などでも，AR技術を用いて位置推定を行うことは可能であり，それらを実用化することで，運用する際の指標….のではないかと考えました． 今回はその導入として，．．．を目的として掲げました．
- サークルグリッド キャリブレーション…画像の生成過程をモデル化して，そのカメラがもつパラメータを推定する Zhangの手法基本的な考え方は、回帰などで利用する最小二乗法による関数フィッティングと同じです。 三次元座標とカメラ平面座標のペアから計算されるピクセル座標と実際の座標の誤差がなるべく小さくなるようなパラメータを探します。 モデル座標が既知であるマーカー群を用意しそれをカメラの前で姿勢を変えながら何度か撮影するという手法を取ります。
- 私たちは応用研究をやっているのだ！ 既存技術を組み合わせて新しいものを作る。これが宮本研究室の本質なのだよ。