深度推定と点群解析
概要
深度推定技術と点群解析は、3次元シーン理解における重要な要素技術です。深度推定では、2次元画像から物体までの距離情報を抽出し、点群解析では、LiDARやRGB-Dセンサーから得られる3次元点群データを処理・解析します。
本研究では、これら二つの技術を統合的に活用することで、3次元空間の高精度な理解と物体認識を実現します。単眼カメラからの深度推定、点群のセマンティックセグメンテーション、3D物体検出など、多角的なアプローチにより、自動運転やロボティクスなどの実用的な応用に貢献する技術を開発しています。
研究内容
単眼深度推定
単一のRGB画像から高精度な深度マップを推定する技術を開発します。自己教師あり学習やトランスフォーマーベースのアーキテクチャを活用します。
点群セマンティックセグメンテーション
LiDARやRGB-Dカメラから得られる点群データに対して、各点の意味的なラベル付けを行います。
3D物体検出
点群データからの3D bounding box推定により、自動運転やロボティクスに応用可能な物体検出技術を研究します。
応用分野
- 自動運転（障害物検出、経路計画）
- ロボットナビゲーション
- AR/VR（環境認識）
- 建築・土木（3Dモデリング）
期待される成果
深度推定と点群解析の統合により、ロボットや自動運転車の環境認識能力を大幅に向上させ、安全で高度な自律システムの実現に貢献します。