大規模距離画像の並列統合手法の効率化とその評価

摘要

Recently, researches on generating 3D models using laser range sensors are becoming widespread. Although, it is still difficult to merge large amount of range images due to the computational effort and the limitation of memory space. In this paper, we implemented Grid kd-tree, the data structure designed for parallel processing, and experimented under PC cluster with large amount of range images. On the other hand, when target objects are so big, we have to use many kinds of sensors with different accuracy or features. Therefore, we investigate the method of integration using confidence of sensors.%近年，レーザレンジセンサを用いた3次元モデル化に関する研究が広く行われている．しかし非常に大規模な距離画像を統合するためには，計算時間やメモリ使用量の面で残された課題も多い．そこで本稿では並列探索のためのデータ構造であるGrid kd-treeを用いて，実際の大規模距離画像をPCクラスタ上で統合実験を行い，これを評価する．また対象が大規模であると精度や特性の異なる複数のセンサを用いる必要がある．そこで，それぞれのセンサの信頼度を考慮して効率的に統合する方法についても検討する．