鳥取県産業技術センター研究報告 No.22 (2019)

スギ材、マツ材を原材料とする複層木毛セメント板の開発
GPS を利用しない自己位置検知技術の開発
Developmentof Multilayered
Wood Wool
CementTechnology
Boards madeof Sugiand Matsu
Developmentof Self-location
Detection
without
GPS

谷岡晃和
山根 知之

Akikazu Tanioka
Tomoyuki Yamane
電子・有機素材研究所 有機・発酵担当
電子・有機素材研究所 電子システム担当

スギ材とマツ材と原材料とする複層木毛セメント板の開発に取り組んだ。超速硬セメントを用い、セメン屋外における車両や飛行物等、移動体の自律航法において、事前に空撮した画像により周辺の建造物や、トの硬化速度を高めることにより、スギ心材のセメント硬化阻害を抑え、マツ単層木毛セメント板と同様の障害物の位置を把握したうえで、この画像に対する自己の相対位置（現在位置）を検知することで、位置が物性と化粧性を備えた三層木毛セント板が完成した。
既知の障害物の接触による障害物に対する損壊や、移動体の損傷を防止する技術の検討を行った。相対位置検出には 360 度カメラ 2 台によるステレオマッチング技術を用いるとともに、屋外における特徴量として建Multilayered wood wool cement boards made of sugi and matsu were developed. By increasing the hardening speed
造物、塀、フェンス等の縦方向のエッジ検出を組み合わせることで、自己位置と事前の障害物位置情報とのof the cement using ultra-rapid hardening cement, cement-hardening inhibition of cedar heartwood was suppressed and
相対位置取得の可能性を確認できた。
three-layer wood wool cement boards with the same physical and decorative properties as single-layer pine wood wool
cement boards were produced.

1.

はじめに雪があった場合等は、対象となる障害物が雪で覆わ

近年の人手不足や労働環境の変化から、農業用車1.

れており、検知が困難である。また、屋外であれば化が進むよう意図したものである。また、原料木材
Global Positioning System or Satellite (GPS)の利用がのアルカリ処理、温水処理等も有効と報告されてい可能であるが、cm 級の精度を求める場合は地上基準
る 3、4、5)。これらは、木毛中の硬化阻害物質を前処
局 に よ る 高 精 度 測 位 技 術 で あ る Real Time理段階で除去しようとするものである。
Kinematic(RTK)や、みちびきの補強信号の利用が必
当センターでは、現在使用されているマツ材に代要であり、これには初期化時間やコスト面（専用装えて、スギ材を原材料とした木毛セメント板の開発
置やアンテナ、基準点の準備）、信号の安定面で課題を行うことを目的として、｢スギ材を原材料とした木がある 3)。
毛セメント板の開発｣研究（H24-25）に取り組み、これら手法に対し、本手法では屋外における周辺普通ポルトランドセメントに代えて、超速硬セメン環境の縦方向の直線（建造物、塀、フェンス等）にトを使用することにより、スギ材を原材料とした木

はじめに両や除雪車両等の運行、インフラの保守メンテでの木毛セメント板は木材を細長いリボン状に削りだ
ドローン等の飛行において、自動運転・自律航法おした木毛にセメントと水とを混合、圧縮成形したボよびこれらに必要とされる障害物検知技術等に関すード状の建築材料である。
る研究開発が進み、実用化されつつある。一方で、防火性、吸音性、断熱性に優れ、主に建築物の屋異常気象による冬季の積雪量増加により、個人所有
根下地または壁に用いられている 1)。
や自治体が貸し出す小型除雪機の稼働機会が増える
木毛セメント板製造事業所では、これまで地域の中、縁石などへの衝突による損壊や、怪我・死亡事マツ材を原材料として生産を行ってきたものの、現故等の人的被害が発生するなど、従来必要とされな在、マツ材資源は枯渇し、原材料調達が困難な状況
かった個人所有や小型の車両においても自動運転やとなってきている。そのため、木毛セメント板製造
障害物検知の必要性が高まっている。
業においては、マツ材からスギ材への原材料転換が車両等の移動体と障害物の位置を把握するには、すすめられている状況にある。しかしながら、スギ移動体の位置と障害物との相対位置関係を検知する
心材がセメントの硬化不良を引き起こすため 2)、ス
ため、自己位置推定を数十 cm 以内程度の誤差で行
ギ材は木毛セメント板の原材料として使用することう必要がある。自己位置推定手法として、事前に撮は避けられてきた。これまで、セメントの硬化阻害影した映像および位置情報データベースと、リアルを引き起こす硬化阻害樹種のセメント板への使用にタイムに取得した画像をテンプレートマッチングに関して、木片セメント板では超速硬セメント、硬化より比較する手法 1)や、複数台カメラを用いたステ促進剤の使用、蒸気噴射プレスの使用等が検討、報レオカメラによる 3 次元計測を利用する手法 2)が提告されている 3)。これらの方法は、木毛中の硬化阻案されているが、事前に撮影した時点に対して、利害物質がセメントペースト中に溶出するまでに、硬用時の環境変化が大きな場合、例えば撮影前後で積着目し、特徴量とするとともに、360 度カメラを用毛セメント板が製板可能であることを確認し、セメント硬化時間の調整、制御により、スギ材を原材料いることで特徴量を効率よく取得でき、自己位置推とした木毛セメント板の製造が可能であることを示定することが可能なシステムについて検討を行った。
唆した。また、スギ心材を煮沸処理、アルカリ処理
縦方向の直線を用いる利点として、降雪時でも雪ですることにより硬化阻害を抑制することができた 6、覆われにくいことや、屋内の場合はコーナーや柱な7)。
ど高い位置から情報を取得できるため、人や遮蔽物
現在、製造工場では、マツ材の不足を補うため、の影響を受けにくい等が挙げられる。
マツ材とスギ材を混合して使用するようになってき
本報告では、駐車場・道路等を事前に撮影して周ている。ただし、スギ材を混合すると、セメント板囲の環境（建造物、塀、フェンス等）と障害物位置表面が、スギ心材から滲出する成分により、茶褐色
情報を取得し、移動体に取り付けた 360 度カメラのに変色汚染される。そこで、表面層（化粧面）にマ画像から得られる特徴点と、事前に取得した周囲の13空撮画像上直線情報とのマッチング

縦方向エッジ検出

自己位置推定縦方向直線検出

360度カメラ画像 2枚距離画像
360度カメラ2台

図１ 自己位置推定の流れる最大誤差量である 50cm とした。また、本手法における姿勢とは、地上に対する水平方向の向きを表す。
2.2

ステレオマッチングによる距離測定

ステレオマッチングでは、画像上の特定箇所におけるカメラからの距離を求める際、異なる視点から取得した 2 つの画像間の対応点を求める必要がある。これには、局所特徴量を利用して 2 つの画像上で対応点を得る方法や、エピポーラ拘束を利用して対応点を探索する方法が知られている。当初は前者手法である AKAZE
図２ 位置姿勢推定システムのアルゴリズム

アルゴリズム 5)による特徴点抽出を検討した。2 台並べ環境データとのマッチングを行い、移動体の現在位たカメラ間の局所特徴量を抽出する手法であるが、局置を取得し、現在位置と事前の障害物位置情報との所特徴量を利用するにあたり、相対位置を算出する手法について述べる。

・エッジと特徴点がピンポイントで一致する必要がある
・カメラ間の特徴点が大きくずれる可能性がある

2.

実験方法など復元される点群が少ないゆえに、検出されたエッジ

2.1

概要

が、撮影場所からどれ程離れているかという指標として本手法の流れを図 1 に、アルゴリズムを図 2 に示用いるには問題があった。

す。

そこで本手法ではエピポーラ拘束を利用して、多くの360 度カメラから得られる縦の直線を特徴量とし、点群を復元する手法を用いた。360 度カメラにおいても、周辺環境における既知の建造物に存在する垂直方向通常のステレオカメラと同様にある条件下において、エの直線情報に対して探索を行い、マッチング尤度のピポーラ拘束を利用可能であることが知られている 6)。

高い場所を、自己位置として検知する手法である。

特にカメラを垂直方向（Z 軸線上）に配置し、高さの異な本手法での直線検出は全天球カメラ画像におけるハる位置で撮影された画像を正距円筒図法で変換した場

フ変換 4)を用いるが、エッジ検出のみでは検出精度合は、各画像の垂直線上でエピポーラ拘束を成立させに課題があるため、距離画像を用いた補正により検ることが可能である。本手法ではこれを利用することで出精度を向上させる手法を用いた。

通常のステレオカメラと同様に対応点探索が可能となっなお、本手法での位置姿勢推定の精度目標は、50mた。

遠方の特徴量に対して誤差が生じた場合に想定され14実験棟 1

実験棟 2(a)カメラ設置位置

図３ 360 度カメラ撮影場所(空撮画像)(b)

図５

距離画像利用有無による直線検出結果の比較

ドローンは DJI PHANTOM 3 を使用した。カメラは無限遠での撮影ではなく、天井と地上間でずれが生じるため、建造物の外形として地上との接点を利用した。
図４ 距離画像と垂直方向エッジの合成画像

3.22.3

距離画像を用いた直線検出精度の向上

距離画像を用いた直線検出

上記環境において、カメラ 2 台の撮影画像から得られ本手法においては、周辺環境の縦方向の直線検出た距離画像と、垂直方向エッジ検出画像を合成した結の精度が重要となるが、エッジ検出手法のみの適用で果を図 4 に示す。エッジ検出については、近い側の実はハフ変換による直線検出精度に課題がある。具体的

験棟の角が、長い直線として検出されており、逆に遠方には、カメラ画像から垂直方向のエッジ検出を行って得では短い直線でしか検出されていないのが分かる。距られた画像では、カメラから距離が遠いエッジほど画素

離画像については、明るいほど距離が遠いことを示して数が少なくなるため、遠距離ほど直線が検出されない。

おり、実験棟 2 がより明るく表示されていることから、実この課題を改善するため、前項の距離測定手法によ験棟 1 に近い側で撮影したことがわかる。また実験棟 1り得られたカメラからの距離に比例し、検出されたエッジと 2 の間が明るくなっており、奥に行くほど遠くなっていに対して距離に応じた重みづけを行うことでこれを補正ることも画像から読み取れる。なお本実験において距離し、遠距離においても垂直方向の直線が検出可能とす

画像は直線検出精度向上を補正する目的で使用してる手法を用いた。

おり、高精度である必要がなく、距離精度については検証していない。

3.

実験

エッジ検出に距離画像による重みづけを行い、直線3.1 実験設定を検出したと結果を図 5(a)に、エッジ検出のみで距離情

360 度カメラは、RICOH 社製の THETA V を使用した。

報を用いない場合の結果を図 3(b)に示す。なお、実線実験は屋外で行い、図 3 の空撮画像で示す実験棟 1は実験棟角のエッジを正しく抽出したもので、破線は誤および 2 に挟まれた屋外通路で、360 度カメラ 2 台を縦検出したものである。

方向に並べた状態で行った。カメラ間距離は 50cm とし(a)で緑色で示す直線は(a)と(b)の検出結果の差分た。

15

推定誤差

推定位置

実際のカメラ設置位置

図６

直線検出結果から空撮画像中で推測されたカメラ位置と誤差である。(a)では実験棟 1,2 ともに、エッジが短くなる遠方

た カメラ 位置 から引 いた 青線の 誤差 に相当 するの角を直線として新たに検出できており、距離画像を用70cm、姿勢の誤差は 0.5 度のであった。姿勢についいることで検出能力が改善することが確認できた。ただては、カメラが東西南北のどの方向を向いているかし、距離画像を用いたことにより実験棟 1 の扉を新たにを推定するもので、今回目標としている障害物への誤検出しており、過検出が生じている。

接近検知に関しては影響はない。位置推定の誤差要因として、処理速度を上げるために解像度を 1/4 ま3.3で下げたために、カメラ画像の遠方での誤差量が大空撮画像からの自己位置推定

空撮画像中における実際のカメラ位置を図 6 の左きくなったことが考えられる。また、空撮画像の歪側にバツ印で示す。また自己位置姿勢推定のため、や建造物の外形抽出の精度なども影響していると考実験棟付近の建造物の外形をかたどった図形および、えられる。

360 度カメラを中心とした直線検出画像を並べたも位置推定精度改善方法として、高解像度画像が扱のを図 6 右側に示す。図 6 右側において赤いバツ印

えるよう処理速度向上が有効であり、GPU や FPGAで示された場所がカメラ位置推定の結果である。などのハードウェアを用いた処理の並列化により達図からカメラを中心として、真上方向から見た場成可能である。空撮画像においては、対象物の位置合の直線検出された方向が黄色線である。それぞれ精度向上のため、事前にキャリブレーションを行うの線が、実験棟の角と一致していることがわかり、ことが有効と考えられる。今回の検証では目標とす

直線検出結果からカメラ位置および姿勢を推定でき

る位置推定誤差 50cm は達成できていないが、特徴ていることがわかる。

点となるエッジが少なく、またその一部が遠方であったことや、画像解像度が低いなど、条件が最適で4.

はない場合においても 1m 以下の精度で検出が可能

結果と考察

図 6 の結果をもとに、自己位置および姿勢推定のであり、本手法の有効性が確認できた。

誤差を検証した。なお、カメラ位置については直線5.

検出結果から、その尤度により自動で推定されるべきだが、開発できていないため手動による位置推定おわりに

本報告では、360 度カメラから得られる特徴点をを行った。

用い、空撮画像中での自己位置推定を行う手法につ位置推定の誤差は、実際のカメラ位置と推定されいて評価を行った。ステレオカメラによる距離画像

16を用いた特徴点抽出を行うことで、直線情報の検出精度が向上し、自己位置推定において有効であることが分かった。静止画だけでなく、カメラの移動による複数画像から得られる特徴点を利用した精度向上が今後の課題である。
今回は屋外での利用を想定したが、今後はロボットへの応用を想定し、工場内での搬送ロボットやミズスマシロボットの移動などへの応用を行う予定である。

文献1)

杉浦藤虎，佐藤竜平，関雅人，室谷英彰，安藤浩哉，塚本武彦； 自律移動型ロボットの自己位置推定に関する研究，豊田工業高等専門学校研究紀
要 第 44 号，p.23- 32(2011).

2)

J.

Engel,J.

StuckerandD.

Cremers;

Large-Scale-Direct SLAM with Stereo Cameras,
Proceedingof the 2015 IEEE/RSJ International
Conferenceon Intelligent Robots and Systems(IROS2015), p. 1935-1942( 2015).
3)

GPS の仕組み（原理・誤差原因、入門編、「みちびき」精度）, トレッキングでのハンディーＧＰＳについて ,http://www.ne.jp/asahi/nature/kuro/HGPS/princi
ple_gps.htm, (参照 2019-06-20).

4)

佐藤 翼, 池 勇勳,

藤井 浩光, 山下 淳, 淺間一； 人工物環境における全天球カメラの位置姿
勢推定のための直線特徴に基づく 3D-2D マッチ
ング, 精密工学会誌, 83 巻, 12 号, p. 1209-1215(2017).
5)

P. F. Alcantarilla, J. Nuevo and A. Bartoli;
FastExplicit Diffusion for Accelerated Features in
Non-linear Scale Spaces, Proceeding of the British
Ma-chine Vision Conference (BMVC2013), p.
1-11(2013).

6)

野田 純平, Sarthak Pathak, 藤井 浩光, 山下 淳,
淺間 一； 計測点の信頼度を考慮した全天球ステ
レオカメラの運動推定, 精密工学会誌, 85 巻, 6 号,
p. 568-576 (2019).

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