Geometric Contextに基づく画像からの地形的特徴抽出と自己位置推定

摘要

カメラ画像からの大域的自己位置の推定は，自律型ロボットの環境知覚のために重要な技術である．単画像から周囲の地形的特徴を得るための手法として，既存の研究では座標が既知なランドマークの検出や直線検出を用いた三次元構造の推定などが用いられている．しかし，これらの手法は対象となる場所や地形に関して制約がある．そこで本研究では対象の制約の無い画像から地形的特徴を抽出する方法を提案する．その方法では，局所領域毎に地形に基づく複数のクラスへの確信度を計算することにより三次元構造を推定する手法であるGeometric Contextを用いる．画像から観測された地形的特徴と地図から得られる地形的特徴とのマッチングを行うことで，大域的自己位置の推定を行う．実験の結果，10メートル程度の誤差で自己位置推定を行うことが出来た．