2016/12/04

Monocular SLAM,Visual SLAMの利点,欠点,適用先

Monocular SLAMがとは単眼のカメラを用いて行うSLAMでした.

これ以降の記事ではMonocular SLAMについて主に述べていくことになると思います.

カメラはセンサとしてありふれており,カメラを搭載する様々なものでSLAMすることができます.

センサとしてカメラの特徴は「軽量」,「安価」であることがまず主張されます.

しかし,センサの性能としても有用です.



まず,「すごく細かく(密に)情報をとる」ことができます.

カメラでとった画像に隙間はありません.

一方LRFなどで撮ったデータには隙間ができます.

隙間ができないことをデータが密である(dense)といいます.

一方とったデータに隙間ができていることを疎である(sparse)といいます.

よって情報を見逃しにくいです.

また,「時間的にも細かく情報をとる」ことができます.

動画は画像がすごい速さで切り替わることで構成されます.

これは普通の測距センサと比べて高速な傾向があります.

次に,「とる情報に距離の制限がない」ということもおあります.

普通測距センサでは近すぎる距離を測ることはできないし,遠すぎる距離も理解することができません.

一方カメラを用いれば見えているデータをすべて扱うことができます.

実際に扱えるデータには距離の制限も関係してきますが,センサとしてはどんな近い情報も,どんな遠い情報も得ることができます.

次に,「得られる情報が距離だけにとどまらない」ということがあげられます.

カメラは要するに人が目で見ている情報を得ているということを意味します.

ひとは目を用いて見えているものの距離だけでなく,見えているものが何か(物体認識),とか,天気とか様々な情報を得ています.

これはカメラでも同様で,物体認識以外はまだあまりSLAMには応用されていませんが,今後発展のためにそれらが用いられる可能性があります.

最後に,センサとしての有用さとは少し別ですが,「ARへの適用ができる」ということがあります,

ARとは拡張現実感(Augmented Reality)の略ですが,もともとある画像にCGを重ねてあたかも現実世界にそのCGがあるように見える技術だと思っていただければいいです.

最近のわかりやすい例ですと,3dsのARですかね.


3dsのカメラでカードを映すとカードの上にキャラクターがいるように見えます.

キャラクターの存在する基準としてカードがあります.なのでカメラを動かしてもキャラはその場にとどまり続けてくれます.

一方SLAMを使うと地図を作成し,そのある場所を指定すればそこに地図を基準としてキャラが存在し続けてくれます.

キャラクターの存在基準をカードなしで実現することができます.

これはVisual SLAMの草分け的なPTAMで最初から取り組まれています.



これはゲームだけでなく,手術の時にそのナビゲーションに使うなど娯楽以外にも適用が考えられています.

欠点ももちろんあり,

距離を直接得られるわけではないので「距離の計算に時間がかかる」こと,その際近似などが入ってくるので「距離の計算に誤差が混じりこみやすいこと」,「画像の切り替わりが高速すぎておいつきリアルタイム計算することが難しいこと」,「暗い時にデータを得られないこと」,「凸凹していても色の変化があまりない壁などを認識しにくいこと」などがあげられます.

さらに大きな欠点として、「絶対的な距離はわからない」ということがあります

目で見るだけでは1mとか、1cmとか測れません。

だから現実とは相似だけど大きさには単位無しの自己位置推定とマップになります。

知りたければ他のセンサと併用したり、既知の大きさの物体を教えてあげる必要があります

よって適用先によってセンサは適切なものを選ぶ必要があります.

さて,以上の特徴からVisual SLAMの向いている適用先をAR以外にも紹介してみます.

軽量なセンサじゃないと詰めないもの,何があるでしょうか,スマホ,とかあとは最近はやりのUAVs,ドローンとかですかね.

今回はドローンに注目してみます.

ドローンは普通自己位置推定にGPSとIMU,方位磁石を用います.

ドローンの使用例としてはインフラや自然環境の観測が考えられますが,

GPSは山間部やビル群などで数十m単位の誤差が発生することがあります.

そこでうまく操作が利かなくなり,変な方向に飛んでって言ってしまうFly awayをおこします.

また,複数のセンサを用いることにより,自己位置を推定するのでどれか一つでもおかしな値を出したり同期が狂うと自己位置推定に失敗します.

カメラを用いたSLAMでは壊れにくいセンサを用いたうえ,同期の必要もないのでドローンの搭載に向いていると言えます.

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