カラー成分の無相関化に基づく画像相関法の性能評価

摘要

ロボットの自己位置を推定する方法として、GPS（全地球測位システム）やIMU（慣性計測装置）に基づく「オドメトリ」が普及している。これらの精度や信頼性を補い、利用環境上の制約を緩和するため、ロボットに搭載されたカメラの映像に基づく「映像オドメトリ」が研究されている。従来法の多くは、白線や道路標識など、映像上の特徴点の動きを利用するものが多い。本報告では、このような顕著な特徴点が存在しない場合であっても、映像のカラー成分に位相限定相関を適用することで、自己位置推定が可能となることを示す。実験の結果、モノクロの場合に比べ、カラー成分（RGII）を用いることで、平均で8．3％、最大で20％程度、認識率を向上できた。特に、屋外での撮像映像に対しては、RGBに主成分分析（PCA）を適用することで、高い認識率が得られた。%The "odometry" based on GPS and IMU have been developed for various applications. Recently, the "visual odometry" has been developed to relax limitations on usage of the GPS and IMU. Most of the existing visual odometry are based on detecting feature points such as white lines or traffic signs on or along the road. This report introduces de-correlation of color components of a video signal before applying the phase only correlation (POC). Simulation results demonstrate that the proposed method increases recognition performance, even though any apparent feature points are not found in the video.