自律走行ロボットの道なり走行のための消失点検出手法の精度向上
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[[太田研 公開用Wiki]]
*自律走行ロボットの道なり走行のための消失点検出手法の精度...
#contents
*はじめに [#j05b81c6]
近年自律走行ロボットの研究が行われており,自律走行ロボット...
*提案手法 [#d93ccc79]
従来手法・提案手法の基本的な構造は同じである．カメラから...
提案手法では消失点検出精度を高める手法として以下の内容を...
エッジ検出
・従来手法ではヒストグラム平坦化によって陰影の処理を行っ...
線分検出
・従来手法では確率的Hough変換を用いて線分検出を行っていた...
・画像を9個の区画に分けることによるノイズの削減．
・重複している線分や,延長線分の除去．
**エッジ検出 [#aea9969c]
カメラから入手した画像を,エッジ検出が可能なグレー画像に変...
CENTER:#ref(shade.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図1:左：提案手法(凹凸係数),右：従来手法(...
**線分検出 [#ec281005]
エッジを検出後,Line Segment Detector(以降LSDと記述)を用い...
LSDとは,サブピクセル単位での正確な結果を得ることができる...
LSDによる線分検出時に,消失点検出の際に不必要となる垂直・...
以下に線分検出時に用いたエッジ画像,従来手法による線分検出...
CENTER:#ref(canny.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図2:用いたエッジ画像};
CENTER:#ref(seg.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図3:左：提案手法(LSD),右：従来手法(確率...
LSDのみを用いて線分検出を行った時,木などの消失点検出の際...
CENTER:#ref(9area.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図4:9区画に分けた元画像};
CENTER:#ref(9seg04.png,center,25%)
CENTER:&size(14){図5:各区画ごとの適切な線分方向};
図5の赤い区画(中央列の上行と下行)では,線分の方向と量によ...
CENTER:#ref(kukaku.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図6:左：右方向に線分が多い場合,右：左方...
区画による線分検出後,重複している線分や延長線上の線分の除...
重複線分を除去する場合,線分の始点(または終点)から±10pixの...
また,線分の延長線上に既に線分が検出されている場合,現在検...
CENTER:#ref(duplication.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図7:線分が重複している場合};
CENTER:#ref(extension.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図8:延長線上に線分が存在する場合};
**交点検出 [#x88526e0]
検出した線分から,直線の方程式を用いて交点を求める．2本の...
CENTER:Y - y₁ = a₁ * (X - x₁) (1)
CENTER:Y - y₃ = a₂ * (X - x₃) (2)
(1),(2)式のa₁,a₂は以下の式で表す．
CENTER:a₁ = (y₂ - y₁) / (x₂ - x₁) (3)
CENTER:a₂ = (y₄ - y₃) / (x₄ - x₃) (4)
(1),(2)式を連立させ,交点を求める．以下に交点のX座標,Y座標...
CENTER:X = (a₁ * x₁ - a₂ * x₃ - y₁ + y₃) / (a₁ - a₂) ...
CENTER:Y = a₁ * {(a₂ * (x₁ - x₃) - y₁ + y₃) / (a₁ - a₂)} ...
交点検出を行った画像を以下の図12に示す．
CENTER:#ref(ip.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図9:交点検出};
**消失点検出 [#s2a6dca1]
消失点検出は,求めた交点を用いて以下のように行う．
1：1つの交点に注目する．
2：注目した交点の±10pixの範囲内に存在する交点数を求める．
3：現在の最大値と比較し,最大値よりも注目交点の交点数の方...
4：1-3を注目交点が無くなるまで行う．
5：交点数が最も多い交点に注目する．
6：範囲内の全ての交点のX座標,Y座標の平均値を求め,消失点の...
消失点検出を行った画像を以下の図13に示す．
CENTER:#ref(vp01.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図10:消失点検出};
*実験 [#q9a8ae70]
群馬大学桐生キャンパスで過去に自立走行ロボットから撮影さ...
またプログラムの実行時間の比較も行う．
以下の図に実験結果を示す．左側が提案手法,右側が従来手法と...
画像中の緑色の円が消失点の位置である.
CENTER:#ref(result01.png,center,50%)
CENTER:#ref(result02.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図11:実験結果(左：提案手法,右：従来手法)};
以下に計測時間の比較を示す．
CENTER:&size(14){表1:実行時間の比較};
||CENTER:実行時間(ms)|h
|CENTER:提案手法の結果|CENTER:21.7579|
|CENTER:従来手法の結果|CENTER:18.4475|
*考察 [#g4cceadc]
従来手法と比べ,消失点の検出精度が向上した．また消失点検出...
CENTER:#ref(seg_displacement.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図12:連続画像};
図13は図12のLSDのみで線分検出を行った画像である．
CENTER:#ref(lsd_displacement.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図13:連続画像(LSD)};
図13で検出できていた線分が図12では検出できていなかった．...
区画分けでは,始点の位置によってどの区画に含まれるかを決定...
一部の画像では消失点を検出することができなかった．これは...
また実行時間は従来手法と比べ3ms遅くなった．これは提案手法...
*まとめ [#c4d637d2]
本論文では,自律走行ロボットの道なり走行のための消失点検出...
初めに従来手法より陰影を処理することができる凹凸係数に変...
陰影の処理を施した画像に対し,従来手法では確率的Hough変換...
また線分検出の際に,ノイズなどを削減することにより消失点検...
その後区画分けによる木などのノイズの除去や重複線分や延長...
検出した線分から直線の方程式を連立させ交点を求める.
その後交点の最も集中している箇所を選択し一定範囲内の交点...
実験では,過去に自立走行ロボットから撮影された画像に対して...
結果画像から従来手法と比較して消失点検出精度が向上した.
しかし考察でも述べてある通り,消失点のずれや消失点が検出で...
これらは,消失点を基に走行する今手法において解決しなければ...
今後の展望としては考察であげられた課題を改善したうえで,実...
また走行の際に,新たな課題が発見された場合はその課題の解決...
今回は直線道路を前提として開発を行ったが,カーブなどの直線...
*参考文献 [#rdd7df62]
{1}平成 28 年度卒業論文 自立走行ロボットの道なり走行のた...
{2}シェーディング画像に良好なしきい値を設定できる変動しき...
{3}http://www.ipol.im/pub/art/2012/gjmr-lsd/
{4}https://opencv.org/
終了行:
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*自律走行ロボットの道なり走行のための消失点検出手法の精度...
#contents
*はじめに [#j05b81c6]
近年自律走行ロボットの研究が行われており,自律走行ロボット...
*提案手法 [#d93ccc79]
従来手法・提案手法の基本的な構造は同じである．カメラから...
提案手法では消失点検出精度を高める手法として以下の内容を...
エッジ検出
・従来手法ではヒストグラム平坦化によって陰影の処理を行っ...
線分検出
・従来手法では確率的Hough変換を用いて線分検出を行っていた...
・画像を9個の区画に分けることによるノイズの削減．
・重複している線分や,延長線分の除去．
**エッジ検出 [#aea9969c]
カメラから入手した画像を,エッジ検出が可能なグレー画像に変...
CENTER:#ref(shade.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図1:左：提案手法(凹凸係数),右：従来手法(...
**線分検出 [#ec281005]
エッジを検出後,Line Segment Detector(以降LSDと記述)を用い...
LSDとは,サブピクセル単位での正確な結果を得ることができる...
LSDによる線分検出時に,消失点検出の際に不必要となる垂直・...
以下に線分検出時に用いたエッジ画像,従来手法による線分検出...
CENTER:#ref(canny.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図2:用いたエッジ画像};
CENTER:#ref(seg.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図3:左：提案手法(LSD),右：従来手法(確率...
LSDのみを用いて線分検出を行った時,木などの消失点検出の際...
CENTER:#ref(9area.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図4:9区画に分けた元画像};
CENTER:#ref(9seg04.png,center,25%)
CENTER:&size(14){図5:各区画ごとの適切な線分方向};
図5の赤い区画(中央列の上行と下行)では,線分の方向と量によ...
CENTER:#ref(kukaku.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図6:左：右方向に線分が多い場合,右：左方...
区画による線分検出後,重複している線分や延長線上の線分の除...
重複線分を除去する場合,線分の始点(または終点)から±10pixの...
また,線分の延長線上に既に線分が検出されている場合,現在検...
CENTER:#ref(duplication.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図7:線分が重複している場合};
CENTER:#ref(extension.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図8:延長線上に線分が存在する場合};
**交点検出 [#x88526e0]
検出した線分から,直線の方程式を用いて交点を求める．2本の...
CENTER:Y - y₁ = a₁ * (X - x₁) (1)
CENTER:Y - y₃ = a₂ * (X - x₃) (2)
(1),(2)式のa₁,a₂は以下の式で表す．
CENTER:a₁ = (y₂ - y₁) / (x₂ - x₁) (3)
CENTER:a₂ = (y₄ - y₃) / (x₄ - x₃) (4)
(1),(2)式を連立させ,交点を求める．以下に交点のX座標,Y座標...
CENTER:X = (a₁ * x₁ - a₂ * x₃ - y₁ + y₃) / (a₁ - a₂) ...
CENTER:Y = a₁ * {(a₂ * (x₁ - x₃) - y₁ + y₃) / (a₁ - a₂)} ...
交点検出を行った画像を以下の図12に示す．
CENTER:#ref(ip.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図9:交点検出};
**消失点検出 [#s2a6dca1]
消失点検出は,求めた交点を用いて以下のように行う．
1：1つの交点に注目する．
2：注目した交点の±10pixの範囲内に存在する交点数を求める．
3：現在の最大値と比較し,最大値よりも注目交点の交点数の方...
4：1-3を注目交点が無くなるまで行う．
5：交点数が最も多い交点に注目する．
6：範囲内の全ての交点のX座標,Y座標の平均値を求め,消失点の...
消失点検出を行った画像を以下の図13に示す．
CENTER:#ref(vp01.png,center,40%)
CENTER:&size(14){図10:消失点検出};
*実験 [#q9a8ae70]
群馬大学桐生キャンパスで過去に自立走行ロボットから撮影さ...
またプログラムの実行時間の比較も行う．
以下の図に実験結果を示す．左側が提案手法,右側が従来手法と...
画像中の緑色の円が消失点の位置である.
CENTER:#ref(result01.png,center,50%)
CENTER:#ref(result02.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図11:実験結果(左：提案手法,右：従来手法)};
以下に計測時間の比較を示す．
CENTER:&size(14){表1:実行時間の比較};
||CENTER:実行時間(ms)|h
|CENTER:提案手法の結果|CENTER:21.7579|
|CENTER:従来手法の結果|CENTER:18.4475|
*考察 [#g4cceadc]
従来手法と比べ,消失点の検出精度が向上した．また消失点検出...
CENTER:#ref(seg_displacement.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図12:連続画像};
図13は図12のLSDのみで線分検出を行った画像である．
CENTER:#ref(lsd_displacement.png,center,50%)
CENTER:&size(14){図13:連続画像(LSD)};
図13で検出できていた線分が図12では検出できていなかった．...
区画分けでは,始点の位置によってどの区画に含まれるかを決定...
一部の画像では消失点を検出することができなかった．これは...
また実行時間は従来手法と比べ3ms遅くなった．これは提案手法...
*まとめ [#c4d637d2]
本論文では,自律走行ロボットの道なり走行のための消失点検出...
初めに従来手法より陰影を処理することができる凹凸係数に変...
陰影の処理を施した画像に対し,従来手法では確率的Hough変換...
また線分検出の際に,ノイズなどを削減することにより消失点検...
その後区画分けによる木などのノイズの除去や重複線分や延長...
検出した線分から直線の方程式を連立させ交点を求める.
その後交点の最も集中している箇所を選択し一定範囲内の交点...
実験では,過去に自立走行ロボットから撮影された画像に対して...
結果画像から従来手法と比較して消失点検出精度が向上した.
しかし考察でも述べてある通り,消失点のずれや消失点が検出で...
これらは,消失点を基に走行する今手法において解決しなければ...
今後の展望としては考察であげられた課題を改善したうえで,実...
また走行の際に,新たな課題が発見された場合はその課題の解決...
今回は直線道路を前提として開発を行ったが,カーブなどの直線...
*参考文献 [#rdd7df62]
{1}平成 28 年度卒業論文 自立走行ロボットの道なり走行のた...
{2}シェーディング画像に良好なしきい値を設定できる変動しき...
{3}http://www.ipol.im/pub/art/2012/gjmr-lsd/
{4}https://opencv.org/
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