【大阪大学】自由な視点で楽しめる複合現実感! 一般的なドローンでも体験できるMRシステム ― 2つのビジョンベース自己位置推定法で正確な位置合わせ
Digital PR Platform / 2024年6月7日 20時5分
【特記事項】
本研究成果は、2024年4月29日(月)(日本時間)に、学術雑誌「Drone Systems and Applications」(Canadian Science Publishing社)にオンライン掲載されました。
・タイトル: Drone-based mixed reality: enhancing visualization for large-scale outdoor simulations with dynamic viewpoint adaptation using vision-based pose estimation methods(ドローンベースの複合現実感:ビジュアルベースの姿勢推定法を用いた動的な視点適応による大規模屋外シミュレーションの可視化強化)
・著者名: Airi Kinoshita, Tomohiro Fukuda, and Nobuyoshi Yabuki(大阪大学 大学院工学研究科 環境エネルギー工学専攻)
・DOI: https://doi.org/10.1139/dsa-2023-0135
【用語説明】
※1 MR(複合現実感)
現実世界と仮想世界の間の連続的な空間のすべてを指す。現実世界に仮想世界を重ね合わせるAR(拡張現実感)や、仮想世界に現実の情報を重ね合わせるAV(拡張仮想感)が含まれる。
※2 ビジュアルポジショニングシステム(VPS)
対象地の写真群から事前に作成し3Dマップを用いて、3D マップ内のカメラの位置を推定する技術。誤差の蓄積は起こりにくいが、計算に時間がかかる。
※3 自然特徴ベースのトラッキング
カメラから取得した画像内の特徴点の移動を推定することで、カメラの移動を追跡する。リアルタイムで実行する場合に十分軽量な方法だが、誤差が蓄積する。
※4 IoU(Intersection over Union)
主に物体検出の精度検証に用いられる指標。0~1の値を取り、1に近いほど正しく検出できていることを表す。本研究では、現実空間と仮想空間がどれだけ一致しているかを示す値として使用している。
【関連するこれまでの研究成果】
・洪水リスクを可視化! サーバレンダリング型 MR を開発 浸水予測を手元のスマホで簡単に (2024/5/28)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2024/20240528_1
・\AI・深層学習の準備コストを大幅減/ 実在しない都市画像の合成データセットを自動生成 (2023/9/21)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2023/20230921_3
・都市デジタルツインから合成データセットを自動生成 (2022/9/6)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2022/20220906_2
・建物取り壊し後の景観シミュレーションをリアルタイムに (2022/7/29)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2022/20220729_1
・障害物を除去し建物ファサードの全景を効率的に復元する方法を開発 (2021/9/7)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2021/20210907_1
・建物の機能分類(住宅・オフィス・商業施設等)と建物ファサードカラー測定による大都市スケールの空間分析法 (2021/9/6)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2021/20210906_2
・航空写真の薄雲を自動で除去 深層学習用建物マスク画像の自動生成 (2021/8/20)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2021/20210820_1
・景観シミュレーション用のMRに新技術 (2021/3/24)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2021/20210324_1
・景観シミュレーション用のDRに新技術 (2020/6/17)
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2020/20200617_1
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