【研究領域課題番号】20H04204 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

動的蓄光マーカー / 無添加蓄光現象 / トラッキング / ガルバノミラー / サーモカメラ / 紫外光レーザー / 可視光レーザー / 高速ビジョン / 燐光

【研究成果の概要】

従来のマーカーは外的な特徴量や事前の色素塗布を前提としており，トラッキング対象や条件が制約されていた．そこで，本研究では対象に特徴点が全く存在しない状況でも動的にマーカーを発現させる方法として，無添加で紙や布，構造物等に光を照射し終えても生じ続ける発光現象を利用し，高精度かつ高速な動的蓄光マーカーを実現する．
今年度は，まずカメラによる各素材の燐光寿命測定を測定するため，高速ビジョンで照明照射後の発光現象のイメージングを行い，画像としての特徴量を得ることに成功した．また，入力に適する照明の光量や波長を実験的に確認し入力は深紫外である短波長の方が発光の光量が増すことがわかった．
次に，得られた発光特性や波長の知見を活用し，任意のタイミングで描画可能な単一ドット動的蓄光マーカーの作成を行った．その際，マーカーに関する照明照射やマーカーとして機能しなくなるまでの時間の定式化も行うことができた．これらの成果から，対象に特徴点が全く存在しない状況でも，動的にマーカーを発現させる方法を明らかにしたと考えるに至った．
さらに，研究開始時に想定していなかった成果として，照明の照射光を紫外光だけでなく，可視光も含めることで，対象に温度変化を生じさせ，動的マーカーとして活用可能なことを明らかにした．また，マーカーのトラッキング精度を向上させる手法として，モーションブラーの補償に取り組み，露光時間を長くすることで撮像画像の画質を向上させることに成功し，成果を発表した国内学会にて最優秀研究発表者賞を受賞した．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31

【配分額】17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)

【研究領域課題番号】18K18089 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

高速ビジョン / 高速画像処理 / 三次元トラッキング / 姿勢推定 / マーカー / 再帰性反射 / ジェスチャー認識 / トラッキング / 高速トラッキング / 高速光軸制御

【研究成果の概要】

広域移動する人間の手指の姿勢情報を高速に取得し即時情報呈示に活かす装着型マーカーの実現が本研究の目的である．主な研究成果として，複数の立体的楕円から成る指輪マーカーを新規開発した．パラメトリックな曲線表現である楕円形状を3Dプリントで再現し，2ミリ秒以下の特徴抽出・最適化処理を含む高速画像処理アルゴリズムを開発し，低遅延高速プロジェクタと連携させ手のひらへのダイナミックプロジェクションマッピングも実現させた．

【研究の社会的意義】

人間の手指を入出力に用いる情報機器において，従来技術ではセンシング機器の高速性や装着性に大きな課題があった．特に高速低遅延性と装着持続性の両立は，人間のダイナミクスへの自然な対応・高度な人間機械協調システムに肝要であり，主たる研究成果である楕円群指輪マーカーはその両立戦略を具現化した要素技術である．高速映像投影による即時情報フィードバック系の一例も示したことで，高度な人間機械協調システムへの更なる活用が期待される．

【研究種目】若手研究

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】機械力学・制御

【研究領域課題番号】14205034 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ビジュアルサーボ / 高速ビジョン / 微生物制御 / ロバスト性 / ボール捕獲 / 学習アルゴリズム / 超高速マニピュレーション / モデル学習制御 / 単眼視 / トラッキング / アクティブビジョン / ビジョンチップ / ステレオ視

【研究成果の概要】

従来の汎用マニピュレータは、関節角センサにより手先位置を精度高く制御することを基本に設計されており、ビジョンセンサにより高速に制御することを念頭にしていない。そのため、高速ビジョンの性能を十分に引き出した知的な高速タスクを実現することが難しい。このようなことから、真の意味での高速ビジュアルフィードバックの実現のためには、視覚システムの高速化と同時に、それに対応したマニピュレーションシステムの高速化が重要となる。この目的のためには、単に高速動作が可能なマニピュレータを導入するだけでなく、画像処理・アクティブビジョン・マニピュレータ・ハンドなどの特性を正確に把握して制御系を設計することが重要である。いいかえると、超高速ビジュアルサーボシステムの実現のためには、システムを構成するすべての要素のダイナミクスを統一的に記述するモデルの設計と、パラメータ同定手法およびモデル学習アルゴリズムの開発が必須である。
上記の認識のもと、本研究では下記の課題に挑戦した。
1.高速ハンドシステムによるビジュアルサーボ
本研究では高速多指ハンドシステムを開発し、落下するボールや円柱を安定に把握するアルゴリズムを開発・実装し、実験により超高速ビジュアルサーボの性能を評価した。
2.微生物トラッキングシステム
本研究ではゾウリムシを例に取り、ゾウリムシが泳ぐプールの位置をXYステージでビジュアルフィードバック制御することにより、ゾウリムシ個体の活動を安定に計測するシステムを開発した。
3.ビジュアルサーボの安定領域の拡大
本研究では、カメラ視野が有限であるという制約を考慮して、安定領域を拡大する方法を検討した。
4.ビジュアルサーボシステムにおける構成とロバスト性
本研究では、異なる構造とアルゴリズムの組み合わせにより、システムのロバスト性が大きく変化することを指摘し、ロバスト性向上のための指針を与えた。
5.ボール捕獲とリフティングタスク

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2002 - 2004

【配分額】50,050千円 (直接経費: 38,500千円、間接経費: 11,550千円)