JP5991952B2 - 周囲状況に対するカメラの姿勢を求めるための方法 - Google Patents
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Description
RANSACの枠組みを用いた、よく知られたNisterの5点法は、アウトライアーの存在する状態での動き予測のための好ましい方法である。2つのカメラ間の相対的な動きの場合、動きパラメーターには、6つの自由度(DOF:degrees of freedom)、すなわち、回転の3つのDOF及び並進の3つのDOFがある。単一の投影中心を有する従来のカメラの場合、5つのパラメーターしか求めることができない。すなわち、並進は、スケールを除いて(up to a scale)しか求めることができない。したがって、最低5つの特徴対応が、動きパラメーターを求めるのに必要とされる。
カメラの相対的な動きは、通例、関連した用途による制約を受ける。例えば、車両に搭載されたカメラは、一般に、6つの全てのDOFを有しているとは限らない。走行面が平面である場合、カメラは、3つのDOF(並進の2つのDOF及び回転の1つのDOF)しか受けることができない。
SLAMは、動きモデルを用いて、カメラの軌道を滑らかにし、3D周囲状況再構成のための特徴対応のための探索エリアを抑える。SLAMは、慣性測定値を視覚的特徴の観察結果と融合するための方法である。現在のカメラ姿勢に加えて視覚的ランドマークの3D位置も同時に予測される。SLAMに基づく方法は、カメラの姿勢と観察された特徴の3D位置との間に存在する相関を考慮する。
図1は、車両101の平面的な動きの2点動き予測を示している。車両の動きは、地表面111と実質的に同一平面上にある。カメラ102は、地表面に平行な平面112上を座標系C1、C2、C3、C4に沿って動く。この図は、2つの座標系C1及びC2のそれぞれにおけるカメラからの2つの3D点P1及びP2の投影光線を示している。
カメラ座標系、周囲状況用の世界座標系、及び中間座標系が用いられる。較正及び最初の使用の際、世界座標系は、初期カメラ座標系に変換される。例えば、図1において、座標系C1は、変換後の世界座標系に対応する。その後、後続の座標系C2→C3→C4は、カメラの動きを明らかにしている。
オフライン前処理
図3は、本発明の実施形態による姿勢を求めるための概略の方法を示している。
動作中、例えば車両101に搭載されたカメラ102は、当該車両の周囲状況の画像310のシーケンスを取得する。例えば、車両は、道路を走行しており、潜在的な障害物を検出することが所望されている。通常、カメラは、一般に、地表面に向けられている。画像のシーケンスは、初期画像Ii(i=1,...,m)311及び次の画像Ii(i=m+1,...,n)312のセットを含む。初期画像のセットは、例えば、20個の画像(すなわち、m=20)を含む。
動き予測350は、2つの画像用の相対的な姿勢を得る。2つの画像内の対応する特徴点p及びp’が、基本行列Eによって以下のように関係付けられる。
図1に示すように、カメラ102は、実質的に平面112内で動く。カメラが車両に搭載されている場合、地表面111はXZ平面に平行であり、カメラはXZ平面112上で動く。したがって、回転行列は以下のとおりである。
図2に示すように、(RO,TO)を直接求めるよりもC1’とC2’との間の動き(R,T)を求める方がはるかに簡単である。すなわち、これらの2つの座標の座標間の動きを直接求める代わりに、カメラ座標系におけるC1及びC2の双方を事前に回転して、それぞれ中間基準座標C1 i及びC2 iにする。
2つの点対応は、それぞれ(p1,p1’)及び(p2,p2’)である。図2に示すように、カメラ座標系における第1の座標C1は、第1の点p1のz座標が0になるように回転行列R1によって回転される。同様に、第2の座標C2は、第2の点p2のz座標が0になるように回転行列R2によって回転される。中間座標はC1’及びC2’である。新たな対応(a1,b1)及び(a2,b2)は、以下のとおりである。
式(4)及び(5)を用いると、以下の基本行列が得られる。
本発明者らの方法の精度に対する平面性仮定の影響を解析することにする。本発明者らの方法によれば、カメラが、実質的にXZ平面内で動くものと仮定される。この方法が求めることができる唯一の回転は、Y軸の回りのものである。X軸又はZ軸の回りの任意の回転を求めことはできない。並進は、スケールを除いてしか可能でないので、平面上の動きの方向に関して誤差がある。
小さな全方向(魚眼)単眼カメラが用いられる。このカメラは、車両に搭載するのが容易である。カメラを車両の前部及び後部の双方に搭載することによって幾つかのビデオシーケンスを試験した。カメラは、チェッカーボードの画像を取得することによって較正される(321)。この較正は、カメラから取得されたビデオシーケンスを調整するのに用いられる。画像解像度は、1920×1080ピクセルである。この較正を用いて、1000×500ピクセルの調整された画像を構成した。
世界座標系についての地表面予測322は、前処理320の間に実行することができる。カメラと地表面との間の距離は、カメラの動作中、大きく変動しないものと仮定される。
本発明者らの点を得るために、ハリスコーナー、SIFT特徴、及びKLT特徴を比較した。KLTが、SIFT及びハリスと比較してより均等に分布した特徴を生成することが確認された。したがって、KLT特徴を用いることが好ましい。
本発明者らの平面的動き仮定は、比較的短い距離にも有効であることが判明した。1つの回転角度で平面上を動いているカメラの場合、エピ極は、常に水平線上にあるはずである。エピ極は、2つの画像からの点対応をつなぐ線分の交点によって求めることができる。幾つかの画像対のエピ極を求め、それらのエピ極が水平線上に常にあるとは限らないことが分かった。
図4に示すように、平面掃引手順420は、ビデオシーケンス内の各画像について高密度深度マップ430を求めるように適合される。平面掃引手順への入力410は、カメラ較正パラメーター325と、カメラからの画像310と、これらの画像の姿勢355及び381とを含む。平面掃引は、任意の数の画像及びそれらの画像のカメラ姿勢を入力として用いて深度マップ430を再構成する簡単で効率的な方法を提供する。この手順は、グラフィックスプロセッサユニット(GPU)の実施に適しており、車載カメラからの高密度3D再構成に用いることができる。
本発明の実施の形態は、(動いている)車両に搭載された単眼カメラによって取得された単眼ビデオシーケンスからの周囲状況の相対動き予測及び高密度3D再構成のためのシステム及び方法を提供する。
Claims (8)
- 周囲状況に対するカメラの姿勢を求めるための方法であって、前記カメラは可動であり、該方法は、
前記カメラによって前記周囲状況から取得された初期画像のセットから点対応を求めることと、
2点動き予測を前記点対応に適用することであって、前記カメラの初期姿勢のセットを求めることと、
前記初期姿勢のセット及び前記点対応から点群を生成するとともに、次の各画像について、
前記次の画像から前記点対応を求めるステップと、
前記次の画像の前記点対応及び前記点群から前記カメラの前記姿勢を求めるステップと、
前記姿勢及び前記次の画像の前記点対応に従って前記点群を更新するステップと、
を実行することと、
を含み、前記ステップはプロセッサにおいて実行され、
前記2点動き予測は、前記点対応から投影光線を得ることと、
第1のカメラ座標系における前記投影光線を第1の中間座標系に変換するとともに、第2のカメラ座標系における前記投影光線を第2の中間座標系に変換することと、
同一平面性制約及び正規直交性制約を条件とする2次式を用いて、前記第1の中間座標系における前記投影光線と前記第2の中間座標系における前記投影光線との間の動きを求めることと、
前記第1の中間座標系及び前記第2の中間座標系において計算された前記動きを用いて、前記第1のカメラ座標系における前記投影光線と前記第2のカメラ座標系における前記投影光線との間の動きを求めることと、
を更に含む、周囲状況に対するカメラの姿勢を求めるための方法。 - 前記点群は疎らである、請求項1に記載の方法。
- 前記適用することは、
前記2点動き予測の2次式を解析的に解くこと、
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記姿勢とともに前記画像に平面掃引手順を適用することであって、高密度深度マップを生成する、適用すること、
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記2点動き予測は、ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)の枠組みにおいて行われる、請求項3に記載の方法。
- 前記RANSACの枠組みにおける仮説が、少なくとも2つの点対応を用いて生成される、請求項5に記載の方法。
- 前記カメラは、車両に搭載されている、請求項1に記載の方法。
- 前記高密度深度マップを用いて障害物を検出すること、
を更に含む、請求項4に記載の方法。
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