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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-29 14:25 ［ポスター講演］シミュレーションを用いた高精度3次元再構成のためのドローン飛行計画最適化の試み ○小林竜也・張 鶴鳴・河合 新・延原 肇（筑波大）  ASN2018-95 |
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| 抄録 | （和） | 現状のドローンによる3次元再構成のスキームにおいて、ドローンの撮影位置、枚数などの各種パラメータはオペレータの勘や経験に基づいている場合が多く、それらの調整により再構成精度を最適化できる余地が残されている。本研究では、オペレータの勘や経験に依存せずに、ドローンの飛行シミュレータ内で各種パラメータの組みわせを自動的に試行し最適化を行うスキームを構築する。ここで、各種パラメータの組み合わせに対する3次元再構成に計算コストがかかるため、多くの組みわせを試行できない問題点を、ベイズ最適化により解消する。 本研究では、ドローンの飛行シミュレータ内で、圃場に対してベイズ最適化を用いて画像枚数、撮影高度の最適化を行い、提案手法の有効性を確認する。本実験を通して、ベイズ最適化を用いた場合には、用いなかった場合と比較すると3次元再構成の誤差を$49%$に削減できることを示す。 |
| （英） | In the present three-dimensional reconstruction scheme using drone, various parameters such as the photographing position of the drones and the number of photos are based on the intuition and experience of the operator in many cases. There is room for optimizing reconstruction accuracy by adjusting them. In this study, we construct a scheme to automatically attempt and optimize combinations of various parameters within Drone's flight simulator, independent of operator's intuition and experience. By using Bayesian optimization, we solves the problem that many combinations can not be attempted because 3-dimensional reconstruction for combinations of parameters takes much calculation cost. In this study, we show the effectiveness of the proposed method by optimizing the number of images and the flight altitude using Bayesian optimization in the flight simulator of Drone. As a result, by using Bayesian optimization, the error of Three-dimensional reconstruction could be reduced by 0.49 times as compared with the case without Bayesian optimization. | |
| キーワード | （和） | ドローン / Structure from Motion / 3次元再構成 / ベイズ最適化 / / / / |
| （英） | Drone / Structure from Motion / 3D-reconstruction / Bayesian optimization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 428, ASN2018-95, pp. 89-93, 2019年1月. | |
| 資料番号 | ASN2018-95 | |
| 発行日 | 2019-01-21 (ASN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ASN2018-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN |
| 開催期間 | 2019-01-28 - 2019-01-29 |
| 開催地（和） | 休暇村 指宿 |
| 開催地（英） | Kyuukamura Ibusuki |
| テーマ（和） | 知的環境，センサネットワーク，ポスターセッション，及び，一般 |
| テーマ（英） | Ambient intelligence, Sensor networks, Poster session, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2019-01-ASN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | シミュレーションを用いた高精度3次元再構成のためのドローン飛行計画最適化の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Optimization of Drone Flight Plan based on Simulation for Precise Three-Dimensional Reconstruction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドローン / Drone |
| キーワード(2)（和/英） | Structure from Motion / Structure from Motion |
| キーワード(3)（和/英） | 3次元再構成 / 3D-reconstruction |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 竜也 / Tatsuya Kobayashi / コバヤシ タツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 張 鶴鳴 / Zhang Heming / チョウ カクメイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河合 新 / Shin Kawai / カワイ シン |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 延原 肇 / Hajime Nobuhara / ノブハラ ハジメ |
| 第4著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-29 14:25:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2018-95 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.428 |
| ページ範囲 | pp.89-93 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-01-21 (ASN) |
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