ステレオ画像処理による障害物検出の高速化手法の提案
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[[FrontPage]]
*ステレオ画像処理による障害物の高速化手法の提案 [#w741b064]
#contents
*''はじめに'' [#f5e928e9]
近年ロボット技術が発展しており、様々なロボットの開発が行...
その中の1つに自律走行ロボットが挙げられる。~
自律走行ロボットは、人の手に依らず、自ら考え自律的に走行...
自律走行ロボットが走行する上で、走行経路の障害物の検出・...
障害物を検出する手法として、~
レーザーレンジファインダー~
超音波センサ~
ステレオカメラ~
を用いた手法が挙げられるが、画像処理を用いた物体認識やナ...
また、より人間に近い処理を行うために、人間の目の代わりと...
しかしながら、画像処理を用いた障害物検出手法は処理速度が...
従って、パワーのないPCにおいてもリアルタイムでの処理が可...
*''従来の障害物検出手法'' [#uce2d27c]
従来手法による障害物検出は次のようなステップで行なってい...
1.特徴点抽出 &br;
2.ステレオマッチング &br;
3.三次元復元 &br;
**特徴点抽出 [#xea832b0]
ステレオマッチングの前処理として、エッジ検出を用いて特...
基準画像(左カメラ画像)である下図左の白い四角で囲んだ領域...
ステレオマッチング時には横方向の探索を行なっているため、...
ゆえに、ここでは立てエッジのみの検出を行なっている。~
取得したエッジ画像に対し走査を行い、閾値を上回る箇所を特...
また、多数の特徴点を検出すると、マッチングの処理に時間が...
このようにして特徴点を抽出した画像を以下に示す。~
#ref(f_detect.jpg,center)
CENTER:図1 特徴点抽出
**ステレオマッチング [#ce2dc1f3]
検出した特徴点を用いて比較画像(右カメラ画像)に対するステ...
ステレオマッチングにはテンプレートマッチングを用いており、~
マッチング類似度には明るさを正規化しているため、テンプレ...
ステレオマッチングを行った画像を以下に示す。~
#ref(matching.jpg,center)
CENTER:図2 ステレオマッチング
**三次元復元 [#f5ed7e78]
対応付けされた特徴点群を用いて三次元復元を行う。~
対象物までの距離を以下の式を用いて計算する。~
#ref(depth.jpg,center)
ここで、z は対象物までの距離、x''-x' を左右カメラ画像上に...
以上の式を用いて計算した、視差に対する奥行の値を下図に示...
#ref(depth_QVGA.jpg,center)
CENTER:図3 視差に対する奥行(画像サイズ 320x240)
*''提案手法による高速化'' [#g9d64fd9]
**特徴点の削減 [#hee5f8b9]
障害物回避において、物体の外周までの距離を求めることで障...
従来手法では、ある程度の高さを持つ同一の障害物に対し複数...
同一の障害物に対し上端と下端のみ特徴点の抽出を行うことで...
具体的な手法を以下に示す。処理のステップとしては以下であ...
1. 特徴点下方1pixel 幅数pixel の範囲のエッジを探索~
2. 1 で探索した1 数pixel 内に特徴点として抽出する閾値( α...
3. 閾値(α ) 以上のエッジを削除。閾値(β ) 以上のエッジが1p...
4. 探索を終了した際、最後に2 で保存していた閾値(α ) 以上...
以上の処理を用いて、同一の障害物に対し上端下端の特徴点の...
以上の処理を用いて特徴点の抽出を行った画像を以下に示す。
#ref(f_reduce.jpg,center)
CENTER:図4 特徴点数削減
**画像縮小 [#l4c39011]
従来手法では障害物検出において 320*240(QVGA) サイズの画像...
これを4分の1である 160*120 サイズとした場合においても障害...
ゆえに、入力画像を縮小し、特徴点数抽出及びステレオマッチ...
縮小した画像を用いて視差に対する奥行の値を下図に示す。~
#ref(depth_QVGA_2.jpg,center)
CENTER:図5 視差に対する奥行(画像サイズ 160x120)
**評価関数の変更 [#l2ca7457]
従来手法では、マッチングに指定した画像(テンプレート画像...
同じくテンプレートマッチングであるが、より高速な手法であ...
*''実験'' [#zd2ab086]
実験に使用する画像は、群馬大学校内をロボットで走行しな...
**特徴点数削減・画像縮小 [#r33ad306]
自律走行ロボットを主導で操作し走行しながらポールを撮影...
#ref(ex0.jpg,center)
CENTER:表1 特徴点抽出・マッチング処理時間
#ref(ex1.jpg,center)
CENTER:表2 障害物検出時間~
表1は、それぞれの画像群の画像すべての処理に掛かった時間...
特徴点抽出においては処理が増えているため処理時間が増えて...
対して、マッチング時間は障害物検出処理時間に対し従来手法...
ゆえに、障害物抽出時間の速度低下よりも特徴点数が削減され...
特徴点数削減及び画像縮小を従来手法に適用することにより、...
表1、2における時間の単位は秒(s)、FPSは1秒間に処理を行った...
更に、実環境を想定した環境での実験を行った。~
実環境条件は、CPUには Intel Atom 330 を用いており、約3～1...
これは、実験画像によって特徴点の抽出数が変化するためであ...
そのため、実験画像を従来手法を用いて障害物検出を行った際...
尚、500MHz で動作させることで従来手法において 3FPS の処理...
その結果を以下に示す。
#ref(ex2.jpg,center)
CENTER:表3 実環境を想定した障害物検出時間
障害物をリアルタイムで安定的に回避するためには、10FPS ...
尚、表3 に」おける処理時間の単位は秒(s)、FPSは１秒間に処...
**評価関数の変更 [#q879ebcd]
ポールを撮影した画像群に対し、ZNCC と SSD を用いたマッチ...
#ref(ex3.jpg,center)
CENTER:表4 マッチング時間
#ref(ex4.jpg,center)
CENTER:表5 障害物検出時間
ZNCC 及び SSD にはともに OpenCV の関数を用いている。~
マッチング時間を比較すると殆ど差がないことが分かる。~
ゆえに、障害物検出時間(表5)においてもあまり処理速度の向上...
これは、OpenCV における ZNCC と SSD の処理速度の差が小さ...
また、SSD を用いてマッチングを行った際、下図のように路面...
これは、左右カエラ画像において、太陽光やカメラ感度の違い...
ZNCC と SSD を用いてマッチングを行った際のミスマッチ率を...
#ref(ex5.jpg,center)
CENTER:表6 ミスマッチ率
この結果から、SSD では ZNCC と比較し1.5倍程度ミスマッチ率...
一般的にステレオマッチングの速度と精度はトレードオフの関...
*''まとめ'' [#ze050eea]
以上より、パワーのないPCにおいてもリアルタイムでの処理...
同一の対象物に対し上端と下端の特徴点を抽出している。しか...
そのため、下端の障害物判定は上端の判定に依存するようにす...
終了行:
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*ステレオ画像処理による障害物の高速化手法の提案 [#w741b064]
#contents
*''はじめに'' [#f5e928e9]
近年ロボット技術が発展しており、様々なロボットの開発が行...
その中の1つに自律走行ロボットが挙げられる。~
自律走行ロボットは、人の手に依らず、自ら考え自律的に走行...
自律走行ロボットが走行する上で、走行経路の障害物の検出・...
障害物を検出する手法として、~
レーザーレンジファインダー~
超音波センサ~
ステレオカメラ~
を用いた手法が挙げられるが、画像処理を用いた物体認識やナ...
また、より人間に近い処理を行うために、人間の目の代わりと...
しかしながら、画像処理を用いた障害物検出手法は処理速度が...
従って、パワーのないPCにおいてもリアルタイムでの処理が可...
*''従来の障害物検出手法'' [#uce2d27c]
従来手法による障害物検出は次のようなステップで行なってい...
1.特徴点抽出 &br;
2.ステレオマッチング &br;
3.三次元復元 &br;
**特徴点抽出 [#xea832b0]
ステレオマッチングの前処理として、エッジ検出を用いて特...
基準画像(左カメラ画像)である下図左の白い四角で囲んだ領域...
ステレオマッチング時には横方向の探索を行なっているため、...
ゆえに、ここでは立てエッジのみの検出を行なっている。~
取得したエッジ画像に対し走査を行い、閾値を上回る箇所を特...
また、多数の特徴点を検出すると、マッチングの処理に時間が...
このようにして特徴点を抽出した画像を以下に示す。~
#ref(f_detect.jpg,center)
CENTER:図1 特徴点抽出
**ステレオマッチング [#ce2dc1f3]
検出した特徴点を用いて比較画像(右カメラ画像)に対するステ...
ステレオマッチングにはテンプレートマッチングを用いており、~
マッチング類似度には明るさを正規化しているため、テンプレ...
ステレオマッチングを行った画像を以下に示す。~
#ref(matching.jpg,center)
CENTER:図2 ステレオマッチング
**三次元復元 [#f5ed7e78]
対応付けされた特徴点群を用いて三次元復元を行う。~
対象物までの距離を以下の式を用いて計算する。~
#ref(depth.jpg,center)
ここで、z は対象物までの距離、x''-x' を左右カメラ画像上に...
以上の式を用いて計算した、視差に対する奥行の値を下図に示...
#ref(depth_QVGA.jpg,center)
CENTER:図3 視差に対する奥行(画像サイズ 320x240)
*''提案手法による高速化'' [#g9d64fd9]
**特徴点の削減 [#hee5f8b9]
障害物回避において、物体の外周までの距離を求めることで障...
従来手法では、ある程度の高さを持つ同一の障害物に対し複数...
同一の障害物に対し上端と下端のみ特徴点の抽出を行うことで...
具体的な手法を以下に示す。処理のステップとしては以下であ...
1. 特徴点下方1pixel 幅数pixel の範囲のエッジを探索~
2. 1 で探索した1 数pixel 内に特徴点として抽出する閾値( α...
3. 閾値(α ) 以上のエッジを削除。閾値(β ) 以上のエッジが1p...
4. 探索を終了した際、最後に2 で保存していた閾値(α ) 以上...
以上の処理を用いて、同一の障害物に対し上端下端の特徴点の...
以上の処理を用いて特徴点の抽出を行った画像を以下に示す。
#ref(f_reduce.jpg,center)
CENTER:図4 特徴点数削減
**画像縮小 [#l4c39011]
従来手法では障害物検出において 320*240(QVGA) サイズの画像...
これを4分の1である 160*120 サイズとした場合においても障害...
ゆえに、入力画像を縮小し、特徴点数抽出及びステレオマッチ...
縮小した画像を用いて視差に対する奥行の値を下図に示す。~
#ref(depth_QVGA_2.jpg,center)
CENTER:図5 視差に対する奥行(画像サイズ 160x120)
**評価関数の変更 [#l2ca7457]
従来手法では、マッチングに指定した画像(テンプレート画像...
同じくテンプレートマッチングであるが、より高速な手法であ...
*''実験'' [#zd2ab086]
実験に使用する画像は、群馬大学校内をロボットで走行しな...
**特徴点数削減・画像縮小 [#r33ad306]
自律走行ロボットを主導で操作し走行しながらポールを撮影...
#ref(ex0.jpg,center)
CENTER:表1 特徴点抽出・マッチング処理時間
#ref(ex1.jpg,center)
CENTER:表2 障害物検出時間~
表1は、それぞれの画像群の画像すべての処理に掛かった時間...
特徴点抽出においては処理が増えているため処理時間が増えて...
対して、マッチング時間は障害物検出処理時間に対し従来手法...
ゆえに、障害物抽出時間の速度低下よりも特徴点数が削減され...
特徴点数削減及び画像縮小を従来手法に適用することにより、...
表1、2における時間の単位は秒(s)、FPSは1秒間に処理を行った...
更に、実環境を想定した環境での実験を行った。~
実環境条件は、CPUには Intel Atom 330 を用いており、約3～1...
これは、実験画像によって特徴点の抽出数が変化するためであ...
そのため、実験画像を従来手法を用いて障害物検出を行った際...
尚、500MHz で動作させることで従来手法において 3FPS の処理...
その結果を以下に示す。
#ref(ex2.jpg,center)
CENTER:表3 実環境を想定した障害物検出時間
障害物をリアルタイムで安定的に回避するためには、10FPS ...
尚、表3 に」おける処理時間の単位は秒(s)、FPSは１秒間に処...
**評価関数の変更 [#q879ebcd]
ポールを撮影した画像群に対し、ZNCC と SSD を用いたマッチ...
#ref(ex3.jpg,center)
CENTER:表4 マッチング時間
#ref(ex4.jpg,center)
CENTER:表5 障害物検出時間
ZNCC 及び SSD にはともに OpenCV の関数を用いている。~
マッチング時間を比較すると殆ど差がないことが分かる。~
ゆえに、障害物検出時間(表5)においてもあまり処理速度の向上...
これは、OpenCV における ZNCC と SSD の処理速度の差が小さ...
また、SSD を用いてマッチングを行った際、下図のように路面...
これは、左右カエラ画像において、太陽光やカメラ感度の違い...
ZNCC と SSD を用いてマッチングを行った際のミスマッチ率を...
#ref(ex5.jpg,center)
CENTER:表6 ミスマッチ率
この結果から、SSD では ZNCC と比較し1.5倍程度ミスマッチ率...
一般的にステレオマッチングの速度と精度はトレードオフの関...
*''まとめ'' [#ze050eea]
以上より、パワーのないPCにおいてもリアルタイムでの処理...
同一の対象物に対し上端と下端の特徴点を抽出している。しか...
そのため、下端の障害物判定は上端の判定に依存するようにす...
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