フジタ技術研究報告㻌
第５㻠 号㻌 㻌 㻞㻜㻝㻤 年㻌㻌

タブレット端末を用いたマーカーレス 㻭㻾 の基礎検証㻌㻌㻌㻌

伏見㻌 光㻌㻌

石坂㻌 貴勲㻌㻌㻌大田㻌 真一郎㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌要㻌概㻌

現実世界の映像に 㻯㻳 等を重畳して表示する 㻭㻾㻔㻭㼡㼓㼙㼑㼚㼠㼑㼐㻌 㻾㼑㼍㼘㼕㼠㼥㻕は、スマートフォンの性能向上に伴い急速に普及が広まっている。㻭㻾 を用いて重畳表示を行う際重要となるのが、利用者の位置、及び情報を表示する場所をどの様に特定するか、という点である。これまでは、㻳㻼㻿 等の外部インフラから取得した位置情報や、特定の画像を画像処理技術で検出して位置を特定する手法が一般的であった。ところが近年、カメラ画像とジャイロセンサーを用いることで、㻳㻼㻿 やマーカーを必要とせずに位置認識を行うことが可能な「マーカーレス 㻭㻾」が実用化されている。これにより、㻳㻼㻿 やマーカーの利用が難しく、これまで適用が難しかった建設現場においても、今後 㻭㻾 の利用が進んでいくものと考えられる。本報では、一般的なタブレット端末で利用可能なマーカーレス 㻭㻾 技術について、基礎的な検証を行った結果について報告する。㻌
㻌㻌㻌Basic verification of “Markerless AR” using tablet device
㻌Abstract㻌AR (Augmented Reality), which displays CG etc. superimposed on real-world images, has spread rapidly withimprovements in the performance of smartphones. The important point when performing superimposition display
using AR is how to specify the position of the user and the place where the information is displayed.
In the past, a method of locating information acquired from an external infrastructure such as GPS or a methodof specifying a position by detecting a specific image using image processing technology was common. However, inrecent years, "Markerless AR" capable of performing position recognition without requiring GPS or a marker has
been put into practical use by using a camera image and a gyro sensor. This makes it difficult to use GPS andmarkers, and it is thought that AR will be used in the future even in construction sites, where it has previously beendifficult to apply.
In this paper, we report on the results of basic verification of markerless AR technology which can be used in ageneral tablet device.㻌
㻌㻌㻌㻌㻌キーワード： 㻭㻾㻌㻌−19−－㻝－㻌フジタ技術研究報告㻌 第 㻡㻠 号㻌

§１．はじめに㻌㻌

することにより、所定の場所に情報を表示可能である。この手法は 㻳㻼㻿 やジャイロ等の標準的なセンサーの組み合わ㻭㻾㻔㻭㼡㼓㼙㼑㼚㼠㼑㼐㻌㻾㼑㼍㼘㼕㼠㼥㻦拡張現実㻕は、高性能なカメラやせだけで実現可能であり、複雑な処理を必要としない。そセンサーを搭載したスマートフォンの急速な普及により、のため実装が容易であることが大きなメリットである。一方で、主に広告やゲームなどの用途を中心として、一般的な技情報の表示精度は 㻳㻼㻿 や各種センサーの精度に依存し、術として利用が進んでいる。また、近年ではこれまで 㻭㻾

スマートフォンなどの一般的な端末を使用した場合、数メーを利用するにあたって大きな問題であった「位置認識」のトル単位の誤差が発生する。また、多くの場合位置情報を問題を解決する新たな手法として、「マーカーレス型」の㻳㻼㻿 によって取得するため、屋内では利用することが出来㻭㻾 が登場し、利用が広がっている。これは今まで 㻭㻾 のず、屋外での利用が前提となる。これらの特徴から、主に屋利用に不可欠であったマーカーを必要としない画期的な外における観光案内などの用途に用いられる事例が多い。㻌

ものである。これにより、これまで適用が難しかった用途に㻌おいても 㻭㻾 を適用できる可能性が広がっている。本報で㻞㻚㻞㻌 ビジョンベース 㻭㻾㻌は「マーカーレス 㻭㻾」を建設現場で利用することを想定し、画像認識技術を応用し、カメラから取得した画像から位置その精度についての基礎的な検証を実施した結果につ情報を計算し、情報を表示する手法である。特定の画像ないて報告する。㻌

どの目印をマーカーとし、その上に情報を表示する「マーカ㻌ー型」と、カメラから取得した周囲の画像と、ジャイロ等のセ§２．㻭㻾 の種類と特徴㻌㻌

ンサーから取得した姿勢情報から周囲の環境を認識し、周囲の環境自体を一種のマーカーとして扱うことで、明示的な現在利用されている 㻭㻾 には、「情報を付加（表示）する場マーカー設置が不要な「マーカーレス型」が存在する。㻌

所をどの様に特定するか」によって、大きく以下のようなタイ

㻌プに分類される。それぞれの特徴を表１に示す。㻌

㻞㻚㻞㻚㻝㻌 マーカー型ビジョンベース 㻭㻾㻌㻌

情報を表示する際の目印となる画像（マーカー）を予め㻞㻚㻝㻌 ロケーションベース 㻭㻾㻌

登録し、認識したマーカー上に情報を重ねて表示する手法

㻭㻾 の実現方法としてもっとも古くから実用化されている手である。古くは白黒の図形など、特徴的なパターンを持った法である。主に 㻳㻼㻿 やビーコンなどのインフラを通じて外部画像をマーカーとして利用するものが多かったが、近年でから取得した位置情報を利用し、特定の場所に情報を表示は任意の画像をマーカーとして利用可能としたものが一般する。外部から取得した位置情報と、磁気センサーやジャイ的である。カメラで撮影したマーカー上に高精度に情報をロセンサー等の内界センサーから取得した姿勢情報を併用表示することが可能であり、屋内外を問わず利用可能であ

表 㻝㻌 㻭㻾 の種類と特徴㻌㻌

ロケーションベース 㻭㻾㻌

マーカー型㻌

ビジョンベース 㻭㻾㻌
マーカーレス型㻌

表示位置㻌
特定方法㻌

㻳㻼㻿等で位置を取得し、ジャイロや磁気センサーで取得した方位、傾きを組み合わせる。㻌

予め登録した画像を認識することで位置を特定する。㻌

カメラ画像から周囲の環境自体を認識し、位置を特定する。㻌

メリット㻌

㻳㻼㻿 やジャイロセンサー等、標準的な技術の組み合わせだけで実現できる。㻌
㻌

表示位置を画像から正確に特定できるため、マーカーがカメラに映っている範囲であれば、高精度な表示が可能である。㻌

マーカー型には多少劣るものの、マーカーを利用せずに高精度な情報表示が可能である。㻌

デメリット㻌

表示精度が取得する位置情報の精度に左右され、㻳㻼㻿 ではメートル単位の誤差が生じる。㻌
㻳㻼㻿 を利用する場合は屋内で利用することができない。㻌

情報の表示にはマーカーが必須であるため、常にマーカーをカメラに映し込む必要がある。マーカーがカメラから外れた瞬間情報が消えてしまう。㻌

一般的に表示の精度はマーカー型に及ばない。㻌
㻭㻾 表示自体にはマーカーは不要だが、現実空間の座標と表示対象との紐付けには何らかの方法が必要である。㻌

−20−－㻞－㻌タブレット端末を用いたマーカーレス 㻭㻾 の基礎検証㻌㻌る。しかし、カメラの画像にマーカーが写りこんでいないと表§㻟．タブレット端末を用いたマーカーレス 㻭㻾 の基礎示位置を特定できず、情報を表示することが出来ないこと

検証㻌

が大きな欠点として挙げられる。そのため、利用用途は移㻌動や動きを伴わないものに制限される。具体的には、広告㻟㻚㻝㻌 検証用アプリケーション環境㻌

内の商品画像をマーカーとして利用する等、主にプロモー今回の検証で用いた 㻭㻾 アプリケーションの動作環境はション分野で利用される場合が多い。㻌

以下の通りである。㻌

㻌㻌㻞㻚㻞㻚㻞㻌 マーカーレス型ビジョンベース 㻭㻾㻌㻟㻚㻝㻚㻝㻌 利用端末㻌

カメラ画像を用いて床や壁など周囲の空間を認識するこ

当社では現場職員を含む全職員に”㼕㻼㼍㼐”もしくは”㼕㻼㼍㼐㻌とで、マーカーを利用することなく情報を表示する手法であ㼙㼕㼚㼕”が配布されており、標準デバイスとなっている。そのたる。ロボティクス分野等において、カメラ画像から「自己位置め、将来的に現場で利用することも考慮し、㼕㻼㼍㼐 を利用端推定」を行う技術である 㼂㼕㼟㼡㼍㼘㻌㻿㼕㼙㼡㼘㼠㼍㼚㼑㼛㼡㼟㻌㻸㼛㼏㼍㼘㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼍㼚㼐㻌㻹㼍㼜㼜㼕㼚㼓㻔㼂㼕㼟㼡㼍㼘㻙㻿㻸㻭㻹㻕に類する技術をベースとして応用し末として採用した。現在実際に職員に配布されている 㼕㻼㼍㼐は数世代前のモデルが大半であるが、今回の検証では利たものが一般的である。複数の画像からカメラ位置を推定用するフレームワークが最新の 㼕㻻㻿 である 㼕㻻㻿㻝㻝 を必要とする技術は古くから実現されているが、処理コストが高く、リし、高いスペックが要求されることから、㻞㻜㻝㻣 年時点で最新アルタイムで処理するのは困難であった。そういった状況ののモデルである”10.5 インチ 㼕Pad Pro”を利用した。㻌

中で、㻞㻜㻜㻣 年に 㻳㼑㼛㼞㼓㻌㻷㼘㼑㼕㼚 らによって考案された”㻼㼀㻭㻹”

㻌と呼ばれる手法によって、処理コストを大幅に削減し、一般㻟㻚㻝㻚㻞㻌㻭㻾 実装に用いたフレームワーク㻌

的な性能の 㻼㻯 上でもマーカーレス 㻭㻾 が実現できることが現在タブレット端末において利用可能なフレームワーク示された。それ以降、ハードウェア性能の向上に伴い、今について表 㻞 に示す。今回の検証では、端末として 㼕㻼㼍㼐 を日では 㼕㻻㻿 や 㻭㼚㼐㼞㼛㼕㼐 において標準機能としてサポートさ利用していること、また、既存アプリケーションでの実績が豊れるなど、一般的な端末で利用可能な環境が整備されつ富であることから”ARKit”を採用した。㻌

つある。㻌

㻌

以上の三種類が、現在主に利用されている 㻭㻾 の処理方㻟㻚㻞㻌 検証実施場所㻌

式である。建設現場においては、㻳㻼㻿 が利用できない屋内検証作業は全て当社会議室を利用し、机や椅子等の備での利用が多いことが想定される。また、現場内に多数の品を全て撤去し、床及び壁以外が 㼕㻼㼍㼐 のカメラに映りこまなマーカーを設置することは困難であることを考慮すると、マい環境にて実施した。㻌

ーカーレス型のビジョンベース方式を利用することが望まし㻌

いと考えられる。㻌

㻌㻌表 㻞㻌 タブレット端末において利用可能な 㻭㻾 向けフレームワークの例㻌

名称㻌

製造元㻌

概要㻌

㻭㻾㻷㼕㼠㻌

㻭㼜㼜㼘㼑㻌

㼕㻻㻿 に含まれる 㻭㻾 機能の呼称。空間認識を用いたマーカーレス 㻭㻾 機能を利用可能。㼕㻻㻿㻝㻝 以降搭載され、幅広い機種に対応している。対応したアプリケーションが既に多数リリースされており、もっとも普及が進んでいる。㻌

㻭㻾㻯㼛㼞㼑㻌

㻳㼛㼛㼓㼘㼑㻌

元々は”Tango”と呼ばれ、専用のデバイス向けに開発された 㻭㻾 機能。㼕㻼㼍㼐 を含め対応機種が増えてきてはいるが、普及状況は 㻭㻾㻷㼕㼠 に遅れを取っている。㻌

その他サードパーティー製㻌
ソフトウェア㻌

上記以外にも、マーカーレス 㻭㻾 対応のソフトウェアがいくつか存在する。㻌
多くはバックエンドで上記何れかの機能を利用している場合がほとんどである。㻌

−21−－㻟－㻌フジタ技術研究報告㻌 第 54 号

㻟㻚㻟㻌 検証内容㻌
本検証では建設現場において図面等を床面に重畳表示する場面を想定し、以下について検証を行った。㻌
・初期表示位置の設定方法、及び初期位置設定精度㻌
・表示後、移動を行った際の表示精度㻌
検証の際に表示するモデルとして、㻡㻜㼏㼙 スパンで格子状の線を描画した図面を 㻞 次元 㻯㻭㻰 にて作成し、それを 㻟 次元モデルに変換したものを利用した。利用した 㻞 次元図面を図 㻝 に示す。㻌
床面にあらかじめ計測した寸法を書き込み、基準とした点にモデルの基準点を合わせた状態で床面に表示し、端末の画面に表示されたモデルと床面との差異を計測した。な
お、表示位置は画面を通して目視で判断した。㻌

初期位置㻌㻌㻡㻜㻜㼙㼙㻌㻟㻚㻟㻚㻝㻌 初期位置設定方法㻌
マーカーレス型 㻭㻾 の場合、周囲の環境を認識し、任意

図 㻝㻌 検証用図面モデル㻌の場所に情報を表示した後、利用者が移動してもその表示㻌を維持することが可能である。特定の目印を明示的に設置しなくても任意の情報を表示できる一方で、現実空間の特定の位置に表示対象を正確に表示したい場合、何らかの方法で表示位置を指定する必要がある。表示位置や方向を厳密に設定する必要が無い場合は、目測で画面をタップするなどの方法で指定することも可能であり、既存の多くのアプリケーションでそういった手法を取っている。しかし、建設現場での利用を考えた場合、多くの場合厳密に表示位置を設定する必要があると考えられる。㻌
本検証では、特定の画像をあらかじめ登録し、位置合わせ用のマーカーとして使用した。カメラで検出したマーカーの中心点を原点とし、平面を 㻭㻾 イメージの表示に用いる㼄㼅 平面として設定する仕様とした。マーカーは歪みや変形があった場合、認識精度に影響するため、ラベルシートに図 㻞㻌 初期位置設定用マーカー㻌

印刷したマーカー画像を、剛性のあるプラスチック板上に㻌貼付したものを作成して利用した。マーカーのサイズは、㼕㻼㼍㼐 を両手で保持したと想定した高さ 㻝㻚㻡㼙 から十分認識可能な大きさとし、㻞㻜㼏㼙 四方とした。マーカーでの初期位置合わせの様子を図 㻞 に示す。㻌
マーカーでの位置認識ではある程度の誤差が発生することが想定されるため、マーカーで認識した後に手動でズレを補正するための機能をあらかじめ準備した。補正画面の内容を図 㻟 に示す。この画面では 㻢 軸の補正を個別に行える仕様とした。㻌
㻌㻌㻌図 㻟㻌 初期位置補正画面㻌

㻌㻌−22−－㻠－㻌タブレット端末を用いたマーカーレス 㻭㻾 の基礎検証㻌㻌㻟㻚㻠㻌 検証結果㻌

㻌㻟㻚㻠㻚㻝㻌 初期位置設定㻌

㻌

マーカー画像の検出、及び中心位置の算出は高い精度で行うことが確認出来たが、㼄㼅 平面の検出は精度が悪く、モデルを水平に設置することが困難であった。マーカーから平面を検出してモデルを設置した際の状況を図 㻠 に示す。㻌
事前に用意した補正画面で修正することが可能ではあるものの、想定以上に傾きが大きくなる場合が多く、㼄 軸、㼅軸それぞれの傾きを手作業で補正するのは困難であり、現実的ではないと判断した。㻌
そこで、㻭㻾㻷㼕㼠 が持つ平面検出機能を併用することで、水平精度の向上を図った。㻭㻾㻷㼕㼠 では自動的に床平面を認識し、その平面上にモデルを配置することが可能である。認識したマーカー画像からは 㼄㼅 座標の設定のみを行い、水図㻌 㻠㻌 マーカー平面を利用した場合㻌

平面をマーカー平面ではなく 㻭㻾㻷㼕㼠 から取得することで、モ㻌

デルをほぼ水平に設置することが出来た。平面検出機能を用いてモデルを設置した場合の状況を図 㻡 に示す。㻌
㻌㻟㻚㻠㻚㻞㻌 移動時の表示精度㻌
マーカー及び補正画面にて手動で位置補正を行った上で、端末を持って徒歩で移動し、移動先でどの程度誤差が発生するかを計測した。㼄 軸方向へ移動した際の誤差計測結果を図 㻢 に、㼅 軸方向に移動した際の誤差計測結果を図㻣 に示す。計測の結果、移動時の誤差は移動距離に比例して増大し、約 㻠㻑であった。㻌
なお、移動した際にズレが発生したのは 㼄 軸・㼅 軸成分についてのみであり、沈み込みや浮きといった 㼆 軸方向への目立ったズレは発生せず、水平面の傾きも発生しなかった。㻌
㻌図㻌 㻡㻌 平面検出機能を利用した場合㻌

㻝㻤㻜㻚㻜

㻝㻤㻜㻚㻜

㻝㻢㻜㻚㻜㻝㻢㻜㻚㻜㻝㻠㻜㻚㻜㻝㻠㻜㻚㻜㻝㻞㻜㻚㻜㻝㻞㻜㻚㻜
誤差㻔㼙㼙㻕誤差㻔㼙㼙㻕㻌㻝㻜㻜㻚㻜㻤㻜㻚㻜

㻝㻜㻜㻚㻜
㻤㻜㻚㻜

㻢㻜㻚㻜

㻢㻜㻚㻜㻠㻜㻚㻜

㻠㻜㻚㻜

㻞㻜㻚㻜

㻞㻜㻚㻜

㻜㻚㻜㻜㻚㻜
㻡㻜㻜㻝㻜㻜㻜㻝㻡㻜㻜

㻞㻜㻜㻜

㻞㻡㻜㻜

㻟㻜㻜㻜

㻟㻡㻜㻜

㻡㻜㻜

移動距離㻔㼙㼙㻕㻝㻜㻜㻜

㻝㻡㻜㻜

㻞㻜㻜㻜

㻞㻡㻜㻜

㻟㻜㻜㻜㻟㻡㻜㻜

移動距離㻔㼙㼙㻕

図㻌 㻢㻌 㼄 軸方向移動時におけるモデル表示誤差㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 㻣㻌 㼅 軸方向移動時におけるモデル表示誤差㻌㻌㻌
−23−－㻡－㻌フジタ技術研究報告㻌 第 54 号

㻌㻌§㻠．検証結果における考察㻌

ひ と こ と 㻌㻭㻾 に関する技術は年々進歩してお㻌マーカーレス 㻭㻾 はこれまでハイスペックな 㻼㻯 やステレり、今後も 㻭㻾 に関する検証、検討をオカメラ等の機材を必要とするのが一般的であったが、最重ね、現場の生産性向上に寄与する新の 㻭㻾 機能を利用することで、特殊な装置を一切使わずシステムの開発に役立てたい。㻌にタブレット端末のみで実現可能であることが確認できた。㻌

伏見㻌 光㻌

移動を行った際に 㼄㼅 平面上では一定の誤差は発生するものの、平面の検出についてはかなりの精度で水平を維持可能であり、傾きはほとんど発生しないことが確かめられた。
平面上での誤差だけであれば、補正用のマーカーを設置するなどの手法で解決が期待できる。㻌
一方で、最低でもセンチメートル単位の誤差が見込まれるため、墨出し等精密な精度を求められる作業に適用することは困難であることがわかった。実際に建設現場で利用する際は、どういった用途で利用可能かを検討した上で導入する必要がある。㻌
また、実際の建設現場では照明条件が一定では無い場合が多く、人や建機等の移動体がカメラに映りこむ可能性があるなど、今回検証した環境よりも誤差要因が大きいことが想定される。そういった状況においてもさらに検証が必要である。㻌
㻌§㻡．おわりに㻌㻌
本報では、建設現場で 㼕㻼㼍㼐 を使った 㻭㻾 表示を行うにあたって、最新のフレームワークを利用して基本的な検証を行った結果について報告した。㻌
㻭㻾 は 㻻㻿 の標準機能としてサポートされるなど、今後ますます一般化し、高機能なものが手軽に利用できる環境が 整っ て いく も の と 予 想 さ れ る 。 今 回 検 証 に 利用 した㻭㻾㻷㼕㼠 についても、㻞㻜㻝㻤 年秋には大幅なバージョンアップが予定されており、機能向上が期待できる。そういった状
況の中で常に最新の技術を取り入れ、現場への適用に向けて取り組んでいきたい。㻌

㻌
本文中に記載されている会社名・商品名等は各社の商標および登録商標です。なお、本文および図表中では、「™」、「®」は明記しておりません。㻌
・㼕㻼㼍㼐、㼕㻼㼍㼐㻌㼙㼕㼚㼕、㼕㻼㼍㼐㻌㻼㼞㼛、㻭㻾㻷㼕㼠 は 㻭㼜㼜㼘㼑㻘㻌㻵㼚㼏㻚の登録商標です。㻌
・㻭㼚㼐㼞㼛㼕㼐、㻭㻾㻯㼛㼞㼑、㼀㼍㼚㼓㼛 は 㻳㼛㼛㼓㼘㼑㻘㻌㻵㼚㼏㻚の登録商標です。㻌
・㼁㼚㼕㼠㼥 は 㼁㼚㼕㼠㼥㻌㼀㼑㼏㼔㼚㼛㼘㼛㼓㼕㼑㼟 の登録商標です。㻌
−24−－㻢－㻌㻌