活用例
視覚ポージング検出の精度検証
北京航空航天大学
2m×3m×2m
宇宙周回ロボット、ロボットアーム、ロボットの姿勢です
ロボットアーム、ロボットロボット
6のMars 1.3Hモーションキャプチャーカメラ

多目立体視は、複数の条件で3次元シーンの立体情報を感知することができ、多目立体視に基づく姿勢検出技術は、その強みを活かして、多くの分野で重要な役割を果たしています。

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航空宇宙分野では、ますます多くの人工航空機が宇宙に打ち上げられ、大量の宇宙ゴミや廃衛星が発生し、効果的な対策を取らなければ、効果的な飛行物体が衝突する確率が高くなっていきます。宇宙ゴミを掃除したり、目標物の故障を修復したりする軌道飛行任務では、ロボットアームの末端と目標衛星との相対位置を確保する必要があり、効果的な姿勢測定方法が重要となる。北京航空航天大学国際交差科学研究院の蒋催催博士は、この問題を研究し、従来の視覚測位方法で2つの方向に改善を行った。

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一つは、従来の視覚測位アルゴリズムが依存するパラメータに誤差があり、その誤差が計算過程で増幅されることである。空間座標の変換演算に5つの独立したパラメータを使用し、演算中の行列の変換回数を減らし、演算誤差の低減と測位精度の向上を効果的に実現しました。もう一つは,演算速度において,従来の視覚測位アルゴリズムでは座標変換の計算に非常に複雑で時間がかかっていたが,アルゴリズムを改良して計算の複雑さを低減したことと,fpgaベースの並列計算手法を用いて測位計算にかかる時間を大幅に短縮したことである。

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アルゴリズムの改善が完了したら、改善されたアルゴリズムの有効性を検証する必要がある。このため、研究室ではNOKOV光学3次元モーションキャプチャシステムを採用した。NOKOVモーションキャプチャーの位置精度はサブミリ秒レベルであり,fpga技術を用いたエッジコンピューティングにより出力データの遅延をミリ秒レベルに制御している。対象となる衛星モデルとロボットアームにマーカーを貼り付けると,3つ以上のモーションキャプチャレンズでマーカーが見えると3次元座標が計算され,衛星モデルとロボットアームの相対位置関係が計算される。モーションキャプチャシステムで取得した相対位置を真の値とすることで、視覚測位アルゴリズムの精度を検証することができる。


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