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障害物検出結果 |
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直線状の構造物検出結果(緑直線:道路白線、赤領域:障害物領域) |
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危険領域の検出 |
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危険領域の検出 |
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道路領域検出結果 |
abstract 本論文では,車載ステレオカメラを使った自車両の運動推定手法を提案する. カメラを利用して自車両の運動推定を行なうには, 画像中で静止領域を特定する必要がある. そのため,ステレオ画像を用いて,まず道路平面領域を抽出し, かつカメラに対する道路平面の姿勢を推定する. 次いで,入力画像を道路平面を真上から見た画像に変換した上で, 異なる時刻に得られる変換後の画像間で,抽出された道路平面領域パターンの マッチングを行ない自車両の運動を推定する. マッチングには並進と回転の3つのパラメータが含まれるが, まず車両の運動モデルを導入することで簡便かつ安定に運動推定を行ない, さらにその推定結果を勾配法を用いて繰り返し更新することで, より高精度に運動パラメータを求める方法を提案する. 最後に, 合成画像と車載カメラによる実画像を用いた実験を通じ,本手法の有効性を示す. |
abstract 本論文では,車載ステレオカメラを使った道路平面上の障害物検出手法を提案する. まず,ステレオ動画像を用いて,画像間の射影変換を求めると同時に, 空間中の道路平面部分に対応した領域を抽出する. 次に射影変換行列を特異値分解することで,抽出した道路平面の法線ベクトルを算出する. その法線ベクトルを利用して入力画像と抽出した平面領域画像を,仮想的に 道路平面を上方から見た画像に変換する. その画像を利用して道路平面領域とその時間的変化を求めることにより,空間 中での障害物の位置と相対速度の検出を行う. また平面の傾きに対する射影変換行列の収束性に関して検討し,それを元に射影 変換行列推定時の初期値を定めることで,処理のロバスト性を向上させている. 最後に,車載カメラによる実画像を用いた実験を通じて,本手法の有効性を示す. |
abstract In this paper, we propose a robust method to estimate planar regions using sequential stereo images for visual navigation of an autonomous vehicle. The proposed method estimates 2-D projective transformations dynamically, which represent planes in space, for both stereo images and sequential images. This can be done robustly by utilizing sequential information, i.e. previous estimation of both the projective transformations and the planar region. In addition, a method for preventing misdetection due to textureless areas is proposed. The experimental results, using sequential stereo images taken from a moving vehicle, have shown that the proposed method can work robustly even in the conditions of undulation of the road and rolling and pitching of the vehicle. |
abstract 本論文では,自律移動車の視覚誘導等への利用を目指し, ステレオ動画像を用いて, 空間中の平坦部に対応した領域を,画像から抽出する手法を提案する. 本手法では, ステレオ画像間の射影変換行列を,その都度推定し利用することで, 路面の傾斜や車両の傾き等に対しても対応可能である. また,2台のカメラから同時刻に得られる画像間の射影変換に加え, 撮影時刻の異なる画像間における射影変換も求め, 加えて,前時刻における射影変換と 平面領域の推定結果を積極的に利用することで, 処理の安定化を図っている. また,テクスチャのない領域に対して誤判定を防ぐための処理も行う. 走行中の車両から実際に撮影したステレオ動画像を用いた実験結果を示し, 本手法の有効性を示す. |
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Last Update 2006.9.5 |