高精度VPSの開発と4次元時空間視線計測への応用

摘要

実世界における位置姿勢を知る一Localizationや Positioningと称される自己位置推定技術は，現代の様々な先進システムの基盤となっている。最近では自律ロボットや自動運転車を目にする機会も多いが，これは自己位置推定の代表的な応用例である。自律運転では，与えられた目的地と自己位置との差分を減少させるよう逐次的な制御を繰り返し自律的な移動を実現する。その中核には高精度な自己位置推定があり，レーザ距離センサ（LiDAR）の観測を3次元地図に幾何的に照合し位置姿勢を求める方策が一般的になっている。また別の例として，Augmented Reality（AR）によるモバイルゲームや，Building Information Modeling（BIM）による施工管理が挙げられる。実世界におけるスマートフオン·スマートグラスの視点が分かれば，キャラクターや建設デ一タを適切に配置·表示でき，人-実世界-仮想世界を繋ぐ効果的な情報提示が可能となる。その他，移動軌跡推定による行動解析の事例も挙げられるが，いずれにおいても位置姿勢推定精度が後段の処理の正確さに直接反映されるため，より頑健な自己位置推定手法の開発に向け盛んに研究が行われている。ここでは，特にカメラを用いた自己位置推定技術，Visual Positioning System（VPS）に焦点を当てる。カメラは個人所有の端末にも標準搭載されている軽量·低廉な汎用センサである。上述のLiDARの事 例のように，3次元地図に対する照合をカメラ画像のみで実現するVPSは，自動運転やARシステムを一気に身近なものにする強力な技術と言える。ここで，カメラによる照合とは，事前計測された3次元地図と現在のカメラ画像との「見え」がー致する地図中の視点を探しだすことを指す。想像に難くないが，照明·天候による景観変化の影響を受けやすいカメラで，安定して地図と照合すること自体が一般には難しい問題である。