Ego-motion analysis:運動計測システムの開発

In this paper, we present a new method to perform ego-motion analysis using intensity averaging of image data. The method can estimate general motions from two sequential images on pixel plane by calculating cross correlations. With distance information between camera and objects, this method also enables estimates of camera motion. This method is sufficiently robust even for out of focus image and the calculational overhead is quite low because it uses a simple averaging method. In the future, this method could be used to measure fast motions such as human head tracking, or robot movement. We present a detailed description of the proposed method, and experimental results demonstrating its basic capability. With these results, we verify that our proposed system can detect camera motion even with blurred images. Furthermore, we confirm that it can operate at up to 714 FPS in calculating one dimensional translation motion.

本研究の目的は,コストを抑えつつ高速に動作可能な運動計測手法の多自由度化である. 現在単一方向のみという制限付きながら,マーカレスでカメラ自身の運動を計測するための軽量・高速なアルゴリズムを提案し,1自由度運動において基本的な性能を確認した. 本研究では,提案アルゴリズムの基本的能力向上のため,3次元空間内の運動を高速に計測するためのシステムおよびアルゴリズムの開発を行う. 本研究の独創的な点は,一般的には画面内の2自由度で行われる運動計測を,あえて1自由度に縮退させることで高速化している点にある.これにより計測可能な運動方向に制限が発生するが,運動計測のための計算的負荷は著しく軽減され,高速な動作が可能となっている.ハードウェアによる制限を受けない実験環境において,一般的なノート型計算機で最大約700Hzでの計算が可能であることを確認している.