シーンマッチングによる自動運転ナビゲーション
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
|
ログイン
]
開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*T190D022 大野大樹 [#g023594a]
*シーンマッチングによる自動運転ナビゲーション [#y0713f93]
#contents
**序論 [#f3d5616c]
***背景 [#v0840144]
近年、人工知能の機械学習法の著しい発展により、自動運転や...
術への関心が高まっている。自動運転を搭載した車では、スバ...
オカメラのみを使用したものがあるが、テスラ Model3[2] やト...
サー (3DLidar) とステレオカメラを使用して取得しているもの...
の路面状況、車間距離、歩行者の有無といった周囲の状況をよ...
め暗闇や雨天など天候の影響を受けにくいという特徴を持って...
やデータ処理の負荷が高い、そしてセンサーそのもののが高価...
センサーは天候の変化や暗闇に弱いというデメリットはあるが...
の多さ、3 次元センサーと比べコストが低いというメリットが...
べ比較的安価であるカメラと基本的な画像処理を用いた自己位...
***目的 [#t1695911]
自動運転車両が目的地まで移動する場合、自動運転車両は現在...
定という。例えば LiDAR などのセンサーを用いる場合、自己位...
在の環境の形状を 3 次元的に照合すること等で自己位置推定を...
の位置を知ることができるため、自動運転車両も人間と同様に...
ることで、自己位置推定が行えないか実験する。
**本論 [#eb5db9e4]
***風景画像 [#ic8c2018]
CENTER:&ref(view1.jpg,center,20%); &ref(view2.jpg,ce...
CENTER:図1:風景画像（曇り）, 図2:風景画像（晴れ）
シーンマッチングでは、シーンと呼ばれる風景画像を使用する...
な情報の 2 種類の情報が描画されている。不変的な情報とは、...
数時間単位等では決して変化することのない情報をさす。可変...
雲の動きや画像全体の明度の変化等が相当する。(図 1a) 風景...
像であるため、こういった変化に強い画像特徴を使用すること...
そこで、今回風景画像を照合する前にいくつかの画像特徴を使...
用した時が天候や時間の影響を受けずに自己位置推定を行える...
***自己位置推定 [#w2ee6d8e]
自動運転車両が自動運転中に自己位置推定を行う方法はいくつ...
像を使った自己位置推定である。風景画像を使った自己位置推...
事前に走行して撮影しておく。そして、実際に走行しながら取...
その取得した画像によって自動運転車両は自分の位置が A 地点...
像と事前走行で得られた風景画像を照合する手法としてテンプ...
また、テンプレートマッチングを行う際の処理として、以下の...
+ 0.1 倍のスケールに画像縮小してマッチング
+ サイズを変えずに Canny のエッジ検出をしてマッチング
+ 0.1 倍のスケールに画像縮小し Canny のエッジ検出をしてマ...
+ サイズを変えずに LBP 特徴を計算してマッチング
+ 0.1 倍のスケールに画像縮小して LBP 特徴を計算してマッチ...
+ サイズを変えずに HOG 特徴を計算してマッチング
それぞれの前処理を行うことで画像に特徴を持たせることがで...
できると予想した。使用した画像処理技術については次節にて...
***テンプレートマッチング [#s784d66a]
CENTER:&ref(TemplateMatching.jpeg,center,40%);
CENTER:図3:テンプレートマッチング
テンプレートマッチングとは、画像同士の類似度を調べる画像...
にあたってまずテンプレート画像と探索対象画像と呼ばれる二...
画像とは、探索対象画像中で探し出したい画像情報が大きく描...
プレート画像の画像サイズは探索対象画像よりも小さいことが...
画像に描かれた画像情報とどれだけ類似しているかを調べたい...
テンプレートマッチングでは画像同士の類似度を調べる手法が...
した ZNCC(零平均正規化相互相関) について説明する。I(i, j)...
T(i, j) がテンプレート画像の座標 (i, j) における画素値と...
とする。このとき、ZNCC は次の式で求めることができる。
CENTER:&ref(zncc.jpeg,center,50%);
ここで ￣I と ￣T はそれぞれ探索対象画像とテンプレート画...
ZNCC のもととなった NCC(正規化相互相関) があり、NCC はベ...
計算結果が 1 に近づくほど類似度が高くなる。NCC との違いは...
イズや明るさの影響を受けにくいという利点がある。
これらの画像と類似度計算を使ってマッチングを行う。テンプ...
画素にテンプレート画像を合わせ、その画素からテンプレート...
類似度を調べる。その結果の値をその画素の類似度とする。こ...
く。(図 3) その後、一番大きい類似度を持った画素がマッチン...
***画像の縮小 [#w6fff921]
0.1 倍スケールに縮小した画像を使ってマッチングを行った理...
細かい部分のノイズを削減し大まかな形状を得ることができる...
れや葉の色、タイルの網目などの細かい情報が散乱している。...
合、そういった細かい情報まで一致しなければ類似の画像とし...
山や建物の輪郭といった大まかな物体の形が分かればよいので...
ルの縮小を行った。また、画像のスケールを縮小することでテ...
実行時間を削減することができる効果もある。
***エッジ検出 [#q99b7cc7]
CENTER:&ref(canny.png,center,20%); &ref(canny2.png,c...
CENTER:図4:エッジ検出を適用した風景画像（曇り）, 図5:エッ...
エッジ検出とは、画像内の物体の輪郭や輝度差が閾値以上の部...
本的にエッジは輝度の不連続な部分であり、明るいところから...
くなるところにエッジができやすい。ここでは、いくつかある...
説明する。
Canny 法ではいくつかの処理に分けてエッジ検出を行っていく...
い、その入力画像にガウシアンフィルタをかける。この時、ガ...
ガウシアンフィルタとは加重平均フィルタと呼ばれ、注目画素...
画素値とするフィルタの事である。ガウシアンフィルタをかけ...
消去、軽減する目的がある。
次に、画像 G に Sobel フィルタをかけて x 方向と y 方向の...
もエッジ検出法の一つで、入力画像に対し x 方向か y 方向に...
れば横線のエッジを検出する。
先ほど用いた Gx, Gy を使って、エッジ強度と勾配方向を求め...
で求めることができる。
CENTER:&ref(rad.jpeg,center,50%);
エッジ検出とは、画像内の物体の輪郭や輝度差が閾値以上の部...
本的にエッジは輝度の不連続な部分であり、明るいところから...
くなるところにエッジができやすい。ここでは、いくつかある...
説明する。
Canny 法ではいくつかの処理に分けてエッジ検出を行っていく...
い、その入力画像にガウシアンフィルタをかける。この時、ガ...
ガウシアンフィルタとは加重平均フィルタと呼ばれ、注目画素...
画素値とするフィルタの事である。ガウシアンフィルタをかけ...
消去、軽減する目的がある。
次に、画像 G に Sobel フィルタをかけて x 方向と y 方向の...
もエッジ検出法の一つで、入力画像に対し x 方向か y 方向に...
れば横線のエッジを検出する。
次に、先ほど求めたエッジの勾配を使って非極大抑制と呼ばれ...
画素値がその画素のエッジ勾配方向に隣接している 2 つの画素...
大値であればそのまま残し、非極大値であればその画素はエッ...
最後に先ほどの非極大抑制処理で得られたエッジが正しいかど...
行う。ヒステリシス閾値処理では、まず最大閾値と最小閾値の...
残ったエッジを最大閾値を以上のエッジ、最小閾値以上最大閾...
3 つに分ける。最小閾値に満たない場合はそのエッジをエッジ...
満のエッジの場合は、そのエッジをエッジの断片または始点と...
を全て調べる。調べた中に最大閾値以上のエッジが存在するの...
エッジとする。最大閾値以上のエッジが存在しない場合、その...
以上の処理を繰り返すことで画像内のエッジを検出するのが Ca...
今回の実験で Canny のエッジ検出を前処理で用いる理由として...
したがヒステリシス閾値処理のおかげで弱いエッジを消すこと...
程度消すことができる。そのため、建物や山の輪郭線のような...
マッチングを行った際に一致している時と一致していない時で...
***LBP特徴 [#m904d9f5]
CENTER:&ref(LBP.jpg,center,40%); &ref(LBP2.jpg,cente...
CENTER:図6:LBP特徴の導出
CENTER:&ref(dst_LBP.png,center,20%); &ref(dst_LBP2.p...
CENTER:図7:LBP特徴を適用した風景画像（曇り）, 図8:LBP特徴...
LBP 特徴は、注目画素とその周りの八近傍の画素値との相対的...
の明るさやコントラストが変化したとしても LBP 特徴は変化し...
行われたとしても 2 進数のパターンがシフトするだけで全体的...
今回の実験で LBP 特徴を使った理由としては、風景画像には目...
報のほかに、天候や時間帯による明度の変化などの常に変化す...
晴れの日の画像と曇りの日の画像でテンプレートマッチングを...
まいマッチングが上手くいかないことがある。そこで LBP 特徴...
をある程度取ることができ、さらに画像のスケールを縮小する...
***HOG特徴 [#v31f0372]
CENTER:&ref(HOG.jpg,center,40%);
CENTER:図9:HOG特徴の導出
CENTER:&ref(dst_HOG.png,center,20%); &ref(dst_HOG2.p...
CENTER:図10:HOG特徴を適用した風景画像（曇り）, 図11:HOG特...
HOG 特徴とは、LBP 特徴と同じ画像特徴の一つで入力画像の輝...
る。HOG 特徴の求め方は、まず入力画像にグレースケール化を...
きたセルとセルがいくつか集まってできたブロックに分ける。...
ブロック 3×3 のセルの集合とした。次に 1 ブロックに含まれ...
Canny のエッジ検出と同様に画像に対して x 方向と y 方向に...
度勾配の式は (2)、(3) 式を使用する。その後、セル毎にセル...
れをブロック単位で連結し HOG 特徴とする。[7]
HOG 特徴は、画像の特定領域内の輝度勾配を用いるので物体の...
ことで人物検出や車両の検出などに用いられている。
今回の実験で HOG 特徴を使用した理由としては、風景画像には...
路の白線等の直線といった形状情報を含んでいる。そういった...
特徴である。前処理で HOG 特徴を使用することでテンプレート...
致していない時での類似度に差が出ると予想した。
***実験の手法 [#c7f87b43]
CENTER:&ref(route.jpg,center,40%);
CENTER:図12:群馬大学周辺の走行経路
今回の実験では、群馬大学周りのコースを走行したときの風景...
類似度のピークの調査と精度検証を行った。風景画像は 2 種類...
枚 (以後青ルートと呼称する) と 2017 年 6 月 12 日に撮影さ...
る。今回、青いルートの画像を探索対象画像とし赤いルートの...
を使って節で説明した前処理を行いテンプレートマッチングを...
に対して赤ルートの 0 フレーム目から 489 フレーム目までの...
いそれぞれの類似度を求める。この処理を青ルートの 670 フレ...
これによって青ルートの n フレーム目は赤ルートの m フレー...
精度検証で用いる式は次の式を用いた。
CENTER:&ref(accuracy.jpeg,center,50%);
この式により accuracy が 1 に近づくほどピークが突出して高...
出現しているということがわかる。この検証式を用いる理由と...
度と似ている値が多く出現した場合、誤った風景画像が結果と...
値がほかの値よりも突出しているのであれば突出している程よ...
ができる。
**結論 [#v4a4fb5d]
***結果 [#w356018a]
CENTER:&ref(reCanny.png,center,40%);
CENTER:図13:結果の一例（Cannyのエッジ検出のみのとき）
CENTER:&ref(peak_Canny.png,center,40%);
CENTER:図14:精度検証の一例（Cannyのエッジ検出のみのとき）
CENTER:表1:精度検証の結果のまとめ
|自己位置推定の手法|最大値|最小値|平均値|
|画像縮小|0.524|0.500|0.509|
|Canny|0.766|0.500|0.570|
|画像縮小+Canny|0.660|0.500|0.525|
|LBP|0.56|0.500|0.509|
|画像縮小+LBP|0.713|0.500|0.569|
|HOG|0.575|0.500|0.523|
図13の画像はそれぞれの画像特徴を使用した時の自己位置推定...
ピークが得られた結果となっている。また、図14の画像が精度...
実験の結果のグラフの中で最もピークがたっている部分がカメ...
合した結果最も類似度が高いと識別された所である。そのため...
景画像である。
表 1 はそれぞれの画像特徴に対して行った精度検証の中の最大...
表 1 を見ると精度が最も高い値を持っている画像特徴は Canny...
で画像縮小して LBP 特徴を使用した時となっている。平均値も...
度検証の最大値が近い値ではないのに画像縮小して Canny のエ...
い値を持つことがわかった。
***考察 [#h7fb9a25]
実験結果から画像特徴ごとの自己位置推定の類似度のグラフに...
著に現れている画像特徴は Canny のエッジ検出を使用した時、...
た時、画像縮小と LBP 特徴を使用した時と HOG 特徴のみを使...
ピークが顕著に現れた理由を考えていくと Canny のエッジ検出...
輪郭線のみの画像となっており、輪郭線が一致した時と一致し...
予想することができる。画像縮小と LBP 特徴を使用した時では...
大まかな形状を取り出すことができ、LBP 特徴による天候の変...
徴が上手く働いたのだと予想することができる。HOG 特徴のみ...
の形状をより強調することができており、形状の特徴と元の風...
している部分でピークが高くなっているのだと予想することが...
次に精度検証によって得られた結果についてみていく。まず、...
の赤い縦線については、縦線と縦線の間の区間が今回使用した...
であることを表している。表 1 より、accuracy の最大値が 0....
出のみ、画像縮小して Canny のエッジ検出と画像縮小して LBP...
エッジ検出のみと画像縮小して LBP 特徴を使用した時のグラフ...
出をしたときとは違うグラフとなっている。これは、同一区間...
で停車している時の風景画像が映し出されているが、この時の...
られる
***おわりに [#j79d7aad]
本研究では自動運転の基幹技術の中のひとつである自己位置推...
マッチングに着目して人間と同じように今見ている風景を事前...
合することで現在地を推定できるかどうかを調べた。結果とし...
合の精度を上げ、より現在地に近い地点の画像を得ることがで...
あたっての必要な要件満たし、さらに精度の高い自己位置推定...
***参考文献 [#lb24583e]
+] SUBARU の総合安全, 株式会社 SUBARU, 2023-02-10 閲覧 ht...
+Tesla MODEL3, Tesla Mortors, 2023-02-10 閲覧 https://www...
+TOYOTA Advanced Drive 株式会社 TOYOTA, 2023-02-10 閲覧ht...
+Canny, J.、A Computational Approach To Edge Detection、I...
and Machine Intelligence, December1986 pp.679–698.
+T. Ojala, M. Pietikainen, D. Harwood, ”Performance evalu...
+Faith Porikli,”Integral Histogram: A Fast Way to Extract...
+N. Dalal, B.B Triggs, ”Histograms of oriented gradients ...
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*T190D022 大野大樹 [#g023594a]
*シーンマッチングによる自動運転ナビゲーション [#y0713f93]
#contents
**序論 [#f3d5616c]
***背景 [#v0840144]
近年、人工知能の機械学習法の著しい発展により、自動運転や...
術への関心が高まっている。自動運転を搭載した車では、スバ...
オカメラのみを使用したものがあるが、テスラ Model3[2] やト...
サー (3DLidar) とステレオカメラを使用して取得しているもの...
の路面状況、車間距離、歩行者の有無といった周囲の状況をよ...
め暗闇や雨天など天候の影響を受けにくいという特徴を持って...
やデータ処理の負荷が高い、そしてセンサーそのもののが高価...
センサーは天候の変化や暗闇に弱いというデメリットはあるが...
の多さ、3 次元センサーと比べコストが低いというメリットが...
べ比較的安価であるカメラと基本的な画像処理を用いた自己位...
***目的 [#t1695911]
自動運転車両が目的地まで移動する場合、自動運転車両は現在...
定という。例えば LiDAR などのセンサーを用いる場合、自己位...
在の環境の形状を 3 次元的に照合すること等で自己位置推定を...
の位置を知ることができるため、自動運転車両も人間と同様に...
ることで、自己位置推定が行えないか実験する。
**本論 [#eb5db9e4]
***風景画像 [#ic8c2018]
CENTER:&ref(view1.jpg,center,20%); &ref(view2.jpg,ce...
CENTER:図1:風景画像（曇り）, 図2:風景画像（晴れ）
シーンマッチングでは、シーンと呼ばれる風景画像を使用する...
な情報の 2 種類の情報が描画されている。不変的な情報とは、...
数時間単位等では決して変化することのない情報をさす。可変...
雲の動きや画像全体の明度の変化等が相当する。(図 1a) 風景...
像であるため、こういった変化に強い画像特徴を使用すること...
そこで、今回風景画像を照合する前にいくつかの画像特徴を使...
用した時が天候や時間の影響を受けずに自己位置推定を行える...
***自己位置推定 [#w2ee6d8e]
自動運転車両が自動運転中に自己位置推定を行う方法はいくつ...
像を使った自己位置推定である。風景画像を使った自己位置推...
事前に走行して撮影しておく。そして、実際に走行しながら取...
その取得した画像によって自動運転車両は自分の位置が A 地点...
像と事前走行で得られた風景画像を照合する手法としてテンプ...
また、テンプレートマッチングを行う際の処理として、以下の...
+ 0.1 倍のスケールに画像縮小してマッチング
+ サイズを変えずに Canny のエッジ検出をしてマッチング
+ 0.1 倍のスケールに画像縮小し Canny のエッジ検出をしてマ...
+ サイズを変えずに LBP 特徴を計算してマッチング
+ 0.1 倍のスケールに画像縮小して LBP 特徴を計算してマッチ...
+ サイズを変えずに HOG 特徴を計算してマッチング
それぞれの前処理を行うことで画像に特徴を持たせることがで...
できると予想した。使用した画像処理技術については次節にて...
***テンプレートマッチング [#s784d66a]
CENTER:&ref(TemplateMatching.jpeg,center,40%);
CENTER:図3:テンプレートマッチング
テンプレートマッチングとは、画像同士の類似度を調べる画像...
にあたってまずテンプレート画像と探索対象画像と呼ばれる二...
画像とは、探索対象画像中で探し出したい画像情報が大きく描...
プレート画像の画像サイズは探索対象画像よりも小さいことが...
画像に描かれた画像情報とどれだけ類似しているかを調べたい...
テンプレートマッチングでは画像同士の類似度を調べる手法が...
した ZNCC(零平均正規化相互相関) について説明する。I(i, j)...
T(i, j) がテンプレート画像の座標 (i, j) における画素値と...
とする。このとき、ZNCC は次の式で求めることができる。
CENTER:&ref(zncc.jpeg,center,50%);
ここで ￣I と ￣T はそれぞれ探索対象画像とテンプレート画...
ZNCC のもととなった NCC(正規化相互相関) があり、NCC はベ...
計算結果が 1 に近づくほど類似度が高くなる。NCC との違いは...
イズや明るさの影響を受けにくいという利点がある。
これらの画像と類似度計算を使ってマッチングを行う。テンプ...
画素にテンプレート画像を合わせ、その画素からテンプレート...
類似度を調べる。その結果の値をその画素の類似度とする。こ...
く。(図 3) その後、一番大きい類似度を持った画素がマッチン...
***画像の縮小 [#w6fff921]
0.1 倍スケールに縮小した画像を使ってマッチングを行った理...
細かい部分のノイズを削減し大まかな形状を得ることができる...
れや葉の色、タイルの網目などの細かい情報が散乱している。...
合、そういった細かい情報まで一致しなければ類似の画像とし...
山や建物の輪郭といった大まかな物体の形が分かればよいので...
ルの縮小を行った。また、画像のスケールを縮小することでテ...
実行時間を削減することができる効果もある。
***エッジ検出 [#q99b7cc7]
CENTER:&ref(canny.png,center,20%); &ref(canny2.png,c...
CENTER:図4:エッジ検出を適用した風景画像（曇り）, 図5:エッ...
エッジ検出とは、画像内の物体の輪郭や輝度差が閾値以上の部...
本的にエッジは輝度の不連続な部分であり、明るいところから...
くなるところにエッジができやすい。ここでは、いくつかある...
説明する。
Canny 法ではいくつかの処理に分けてエッジ検出を行っていく...
い、その入力画像にガウシアンフィルタをかける。この時、ガ...
ガウシアンフィルタとは加重平均フィルタと呼ばれ、注目画素...
画素値とするフィルタの事である。ガウシアンフィルタをかけ...
消去、軽減する目的がある。
次に、画像 G に Sobel フィルタをかけて x 方向と y 方向の...
もエッジ検出法の一つで、入力画像に対し x 方向か y 方向に...
れば横線のエッジを検出する。
先ほど用いた Gx, Gy を使って、エッジ強度と勾配方向を求め...
で求めることができる。
CENTER:&ref(rad.jpeg,center,50%);
エッジ検出とは、画像内の物体の輪郭や輝度差が閾値以上の部...
本的にエッジは輝度の不連続な部分であり、明るいところから...
くなるところにエッジができやすい。ここでは、いくつかある...
説明する。
Canny 法ではいくつかの処理に分けてエッジ検出を行っていく...
い、その入力画像にガウシアンフィルタをかける。この時、ガ...
ガウシアンフィルタとは加重平均フィルタと呼ばれ、注目画素...
画素値とするフィルタの事である。ガウシアンフィルタをかけ...
消去、軽減する目的がある。
次に、画像 G に Sobel フィルタをかけて x 方向と y 方向の...
もエッジ検出法の一つで、入力画像に対し x 方向か y 方向に...
れば横線のエッジを検出する。
次に、先ほど求めたエッジの勾配を使って非極大抑制と呼ばれ...
画素値がその画素のエッジ勾配方向に隣接している 2 つの画素...
大値であればそのまま残し、非極大値であればその画素はエッ...
最後に先ほどの非極大抑制処理で得られたエッジが正しいかど...
行う。ヒステリシス閾値処理では、まず最大閾値と最小閾値の...
残ったエッジを最大閾値を以上のエッジ、最小閾値以上最大閾...
3 つに分ける。最小閾値に満たない場合はそのエッジをエッジ...
満のエッジの場合は、そのエッジをエッジの断片または始点と...
を全て調べる。調べた中に最大閾値以上のエッジが存在するの...
エッジとする。最大閾値以上のエッジが存在しない場合、その...
以上の処理を繰り返すことで画像内のエッジを検出するのが Ca...
今回の実験で Canny のエッジ検出を前処理で用いる理由として...
したがヒステリシス閾値処理のおかげで弱いエッジを消すこと...
程度消すことができる。そのため、建物や山の輪郭線のような...
マッチングを行った際に一致している時と一致していない時で...
***LBP特徴 [#m904d9f5]
CENTER:&ref(LBP.jpg,center,40%); &ref(LBP2.jpg,cente...
CENTER:図6:LBP特徴の導出
CENTER:&ref(dst_LBP.png,center,20%); &ref(dst_LBP2.p...
CENTER:図7:LBP特徴を適用した風景画像（曇り）, 図8:LBP特徴...
LBP 特徴は、注目画素とその周りの八近傍の画素値との相対的...
の明るさやコントラストが変化したとしても LBP 特徴は変化し...
行われたとしても 2 進数のパターンがシフトするだけで全体的...
今回の実験で LBP 特徴を使った理由としては、風景画像には目...
報のほかに、天候や時間帯による明度の変化などの常に変化す...
晴れの日の画像と曇りの日の画像でテンプレートマッチングを...
まいマッチングが上手くいかないことがある。そこで LBP 特徴...
をある程度取ることができ、さらに画像のスケールを縮小する...
***HOG特徴 [#v31f0372]
CENTER:&ref(HOG.jpg,center,40%);
CENTER:図9:HOG特徴の導出
CENTER:&ref(dst_HOG.png,center,20%); &ref(dst_HOG2.p...
CENTER:図10:HOG特徴を適用した風景画像（曇り）, 図11:HOG特...
HOG 特徴とは、LBP 特徴と同じ画像特徴の一つで入力画像の輝...
る。HOG 特徴の求め方は、まず入力画像にグレースケール化を...
きたセルとセルがいくつか集まってできたブロックに分ける。...
ブロック 3×3 のセルの集合とした。次に 1 ブロックに含まれ...
Canny のエッジ検出と同様に画像に対して x 方向と y 方向に...
度勾配の式は (2)、(3) 式を使用する。その後、セル毎にセル...
れをブロック単位で連結し HOG 特徴とする。[7]
HOG 特徴は、画像の特定領域内の輝度勾配を用いるので物体の...
ことで人物検出や車両の検出などに用いられている。
今回の実験で HOG 特徴を使用した理由としては、風景画像には...
路の白線等の直線といった形状情報を含んでいる。そういった...
特徴である。前処理で HOG 特徴を使用することでテンプレート...
致していない時での類似度に差が出ると予想した。
***実験の手法 [#c7f87b43]
CENTER:&ref(route.jpg,center,40%);
CENTER:図12:群馬大学周辺の走行経路
今回の実験では、群馬大学周りのコースを走行したときの風景...
類似度のピークの調査と精度検証を行った。風景画像は 2 種類...
枚 (以後青ルートと呼称する) と 2017 年 6 月 12 日に撮影さ...
る。今回、青いルートの画像を探索対象画像とし赤いルートの...
を使って節で説明した前処理を行いテンプレートマッチングを...
に対して赤ルートの 0 フレーム目から 489 フレーム目までの...
いそれぞれの類似度を求める。この処理を青ルートの 670 フレ...
これによって青ルートの n フレーム目は赤ルートの m フレー...
精度検証で用いる式は次の式を用いた。
CENTER:&ref(accuracy.jpeg,center,50%);
この式により accuracy が 1 に近づくほどピークが突出して高...
出現しているということがわかる。この検証式を用いる理由と...
度と似ている値が多く出現した場合、誤った風景画像が結果と...
値がほかの値よりも突出しているのであれば突出している程よ...
ができる。
**結論 [#v4a4fb5d]
***結果 [#w356018a]
CENTER:&ref(reCanny.png,center,40%);
CENTER:図13:結果の一例（Cannyのエッジ検出のみのとき）
CENTER:&ref(peak_Canny.png,center,40%);
CENTER:図14:精度検証の一例（Cannyのエッジ検出のみのとき）
CENTER:表1:精度検証の結果のまとめ
|自己位置推定の手法|最大値|最小値|平均値|
|画像縮小|0.524|0.500|0.509|
|Canny|0.766|0.500|0.570|
|画像縮小+Canny|0.660|0.500|0.525|
|LBP|0.56|0.500|0.509|
|画像縮小+LBP|0.713|0.500|0.569|
|HOG|0.575|0.500|0.523|
図13の画像はそれぞれの画像特徴を使用した時の自己位置推定...
ピークが得られた結果となっている。また、図14の画像が精度...
実験の結果のグラフの中で最もピークがたっている部分がカメ...
合した結果最も類似度が高いと識別された所である。そのため...
景画像である。
表 1 はそれぞれの画像特徴に対して行った精度検証の中の最大...
表 1 を見ると精度が最も高い値を持っている画像特徴は Canny...
で画像縮小して LBP 特徴を使用した時となっている。平均値も...
度検証の最大値が近い値ではないのに画像縮小して Canny のエ...
い値を持つことがわかった。
***考察 [#h7fb9a25]
実験結果から画像特徴ごとの自己位置推定の類似度のグラフに...
著に現れている画像特徴は Canny のエッジ検出を使用した時、...
た時、画像縮小と LBP 特徴を使用した時と HOG 特徴のみを使...
ピークが顕著に現れた理由を考えていくと Canny のエッジ検出...
輪郭線のみの画像となっており、輪郭線が一致した時と一致し...
予想することができる。画像縮小と LBP 特徴を使用した時では...
大まかな形状を取り出すことができ、LBP 特徴による天候の変...
徴が上手く働いたのだと予想することができる。HOG 特徴のみ...
の形状をより強調することができており、形状の特徴と元の風...
している部分でピークが高くなっているのだと予想することが...
次に精度検証によって得られた結果についてみていく。まず、...
の赤い縦線については、縦線と縦線の間の区間が今回使用した...
であることを表している。表 1 より、accuracy の最大値が 0....
出のみ、画像縮小して Canny のエッジ検出と画像縮小して LBP...
エッジ検出のみと画像縮小して LBP 特徴を使用した時のグラフ...
出をしたときとは違うグラフとなっている。これは、同一区間...
で停車している時の風景画像が映し出されているが、この時の...
られる
***おわりに [#j79d7aad]
本研究では自動運転の基幹技術の中のひとつである自己位置推...
マッチングに着目して人間と同じように今見ている風景を事前...
合することで現在地を推定できるかどうかを調べた。結果とし...
合の精度を上げ、より現在地に近い地点の画像を得ることがで...
あたっての必要な要件満たし、さらに精度の高い自己位置推定...
***参考文献 [#lb24583e]
+] SUBARU の総合安全, 株式会社 SUBARU, 2023-02-10 閲覧 ht...
+Tesla MODEL3, Tesla Mortors, 2023-02-10 閲覧 https://www...
+TOYOTA Advanced Drive 株式会社 TOYOTA, 2023-02-10 閲覧ht...
+Canny, J.、A Computational Approach To Edge Detection、I...
and Machine Intelligence, December1986 pp.679–698.
+T. Ojala, M. Pietikainen, D. Harwood, ”Performance evalu...
+Faith Porikli,”Integral Histogram: A Fast Way to Extract...
+N. Dalal, B.B Triggs, ”Histograms of oriented gradients ...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
