情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 2017

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2017/3/2

高速プロジェクタとウェアラブル型トラッキングに基づく
低遅延な空間型拡張現実の検討天野 光1,a)

渡辺 義浩1

石川 正俊1

概要：空間型拡張現実 (Spatial Augmented Reality，SAR) は，日常的な空間へ環境に応じた情報を自在に投影できる技術として注目されている．しかし，既存システムでは，プロジェクタの映像投影やセンシング時における処理の遅延により，人間の身体動作と遅延なく協調した情報提示を行うことは困難であった．
身体動作に対する情報提示の遅延が観測者に知覚されると，観測者が提示された映像に対し違和感を感じ，映像酔いなどを生じる原因となる．したがって，人間の身体動作に対して，遅延なく情報提示を行うことは重要である．そこで，本稿では，高速プロジェクタと高速な画像センシングを組み込むことで，スルー
プット 1000 fps，遅延 ms オーダの SAR システムを構築できる可能性を示す．さらに，このような応用では，人間の視点や動作を広い範囲で高精度かつ高速に捉える必要がある．そこで，本稿では SAR における視点把握のために，ウェアラブルな高速ビジョンと高速プロジェクタを組み合わせる構成を提案する．

Low-latency Spatial Augmented Reality
Based on High-speed Projector and Wearable Type TrackingHikaru Amano1,a)Yoshihiro Watanabe1

Masatoshi Ishikawa1

Abstract: Spatial augmented reality is useful technique due to project information corresponding to theenvironment. However, with existing systems, it was diﬃcult to realize a system that interacts with people
because the system has delay of projection and sensing technologys. When the observer perceives the delayof the image, the observer feels a sense of incompatibility and motion sickness. Therefore, it is important topresent images without delay. In this research, by incorporating a high-speed projector and high-speed image
sensing, we show the possibility to construct the system that throughput is 1000 fps and latency is millisec
order. Additionally, in such applications, we need to caputre the human viewpoint and motion with highaccuracy and high speed in a wide space. Therefore, in this paper, we propose a configuration combining awearable high-speed vision and a high-speed projector due to capture the observer viewpoint.

1. はじめに用いることによって，没入感の高い仮想環境を構築している．また，後者の SAR の枠組みには，様々な研究があプロジェクタを用いた投影型のディスプレイによって，る [3], [4]．これらのシステムは，環境側に空間全体をセン

実空間を没入型の仮想環境に変換する応用や，日常空間シングするデプスセンサを設置することで，日常的な空間の実物体に応じた情報を提示する空間的拡張現実 (Spatialを没入型の空間に変換し，人間とのインタラクションを可Augmented Reality，SAR) [1] のような応用は，広い分野能としている．このように，技術の進展とともに，業務的でニーズが高い．前者には，CAVE [2] がある．このシスな専用システムから，日常的な空間に適用しようとする流テムは，特殊なスクリーンやセンサなどの専用の装置をれが生み出されており，今後ますますの発展が期待できる．

東京大学 情報理工学系研究科
Graduate School of Information Science and Technology,
University of Tokyo
hikaru amano@ipc.i.u-tokyo.ac.jp

システム遅延には課題が残されている．例えば，Ng らは，一方で，このような投影型の仮想情報提示技術における
1a)© 2017 Information Processing Society of Japan

人間の投影遅延の知覚実験を行い，被験者平均で 6.04 ms

210

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2017/3/2(a)2. 関連研究(b)

2.1 Spatial Augumented Reality
SAR は，プロジェクタを用いることで，実世界の空間に存在する物体に情報提示を行い，現実を拡張する．この技術により，日常的な空間で仮想環境を実現するシステム
や，それに加えてインタラクションすることが可能なシス

図 1

観測者の視界のある位置に対し，静止して見えるようにスケテムが開発されている．例えば，Illumiroom [4] や Invoked

ジュールを表示している．(a) は動いている観測者に対して，映computing [6] がある．これらのシステムは，日常空間に像も静止して見えるように動いている様子である．(b) はウェ

ある実世界の物体に対し，適切な映像投影を行うことで仮アラブルビジョンで投影映像を撮像したときの様子である．

想的に空間を拡張し新たな体験を可能とするシステムとFig. 1 We displayed the schedule seen in static state in sight.

なっている．また，日常的な空間を没入型の仮想環境に変(a) The observer and the image are moving together for

えて，インタラクションするシステムとして，RoomAlive

making the image seen in a static state. (b) The image
captured with wearable camera[3] がある．このシステムは，環境側にセンサを設置し人間の運動を推定することで，日常的な空間でインタラクションすることを可能としている．しかし，想定されているプ以上の投影遅延が生じると人間に遅延が知覚されるという結果を報告している [5]．これはタッチパネルの入力動作に限定された議論ではあるが，ビデオシースルー型の Headロジェクタによる投影遅延の問題や，環境全体をセンシングする必要があるために，システム全体の遅延で ms オーダでの高速性を満たすのが困難であるという問題がある．

Mounted Display (HMD) [7] や，プロジェクションマッピ
ングの遅延解消 [8] においても目標性能として参考にされている．このような流れの下，投影型の仮想情報提示技術のシステムにおいても同様の性能が有効であることが期待できる．しかし，SAR の枠組みの 1 つの RoomAlive [3] で使用しているプロジェクタは最大 144 fps であるから，最低でも 7 ms 程度の投影遅延が発生する．また、投影遅延とともに，センシングも課題を抱えていると考えられる．
このタイプの技術では，広い範囲で対象の動作を捉えられるとともに，遅延解消の観点から高速なセンシング技術が必要となる．上述のシステムでは，いずれも環境側に設置されたセンシング装置から対象の運動を捉えるタイプのものであり，範囲制約とともに，推定精度を上げるために処理量が増大し，高速性を満たすことが難しかった．
以上の背景に基づき，本稿では，人間の身体運動の中でも，視点の変化に焦点を当て，高速な視点把握のために，高速プロジェクタとウェアラブルビジョンに基づいた構成を提案する．高速プロジェクタは，従来のプロジェクタの2.2 ウェアラブルビジョンを用いた人間の身体動作のセンシング
環境側にセンサを設置すると，推定精度を上げるためには環境全体をセンシングする必要があり，高速性を保つことが困難である．この問題を解決する 1 つの方法として，人間の身体のセンシングしたい部位にビジョンを装着する手法がある．このようなウェアラブルビジョンを用いることで人間の歩行動作の推定や人間の身体動作をセンシングした研究がある [9], [10], [11]. しかし，これらの手法には問題がある．例えば，歩行動作のセンシングのみでは，映像とインタラクションするような今回のシステムにおいては十分な情報が得られないことや，最適化問題の処理コストが大きく動作速度が遅いという問題がある．また，これらのような自然特徴点を用いた手法では，投影された映像により自然特徴点の検出が困難になったり，投影対象が壁のような単色な物体であると自然特徴点が検出できないことが考えられる．

投影遅延の問題を解消し，また，映像とマーカの高速投影を行うことで，観測者に不可視なマーカを提示映像に埋め込む．さらに，このマーカを人間の頭部に設置された高速ビジョンにより撮像することで，広い空間において，高速高精度なセンシングを達成できなかったという問題を解消する．実験の結果，システムの処理におけるスループット

2.3 不可視マーカを用いたセンシング
自然特徴点を利用しない手法としてマーカを用いた手法がある．この手法では，予めセンシング対象に既知のパターンを設置し，そのパターンをセンシングする．しかし，設置したマーカが観測者に知覚されるという問題がある．

としておよそ 530 fps，レイテンシとしておよそ 5.43 ms のそこで，様々なマーカ不可視化手法が提案されてきた．対性能での実現の可能性を示す．また，図 1 のように，観測象物体に不可視マーカを設置しそれをビジョンによりセン者に対して静止して見えるような情報提示を可能とするアプリケーションを実装する．

© 2017 Information Processing Society of Japan

シングする研究がある [12]. しかし，このような設置型マーカは，センシングする対象物体にマーカを設置しなくては211

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(c)

(a)

(b)

図 2 システムの全体図．(a) は高速プロジェクタ，(b) はウェアラ
ブルビジョンを頭部に設置した観測者，(c) はスクリーンを示す．

Fig. 2 The whole system. (a) a high-speed projector and (b)図 3 今回使用した 19×15 の DDCM

Fig. 3 DDCM(19×15) currently used.

a wearable vision and (c) a screen

ならず，日常的な空間に対しては壁や床などにマーカを設れば非同期でも撮像できることが期待できるが，今回は有置する必要があり，対象物体を加工しなくてはならないと線により同期信号を送る方法を採用する．

いう問題がある．

ウェアラブルビジョンの画像上の点と世界座標系の点のこのような設置型のマーカに対して，設置する必要のな対応関係がわかれば，世界座標系に対するウェアラブルビ

い投影型の不可視マーカを用いた手法がある [13], [14]．しジョンの位置姿勢がわかる．ここで，投影面の形状が既知

かし，一方は，埋め込まれたマーカのデコード時に遅延がであると仮定すると，プロジェクタは環境側に固定されて発生する問題があり，また，もう一方はマーカの変形に弱いるので，投影面に投影されたマーカの世界座標系におく，日常的な空間に適応するのは難しいという問題がある．

ける座標がわかる．したがって，プロジェクタで投影する

3. 低遅延な空間型拡張現実
3.1 システムの概要

マーカ画像とウェアラブルビジョンにより撮像された，ビジョン画像上の対応点の関係がわかれば，ウェアラブルビ
ジョンの位置姿勢を取得できる．今回は，投影面の形状を

本節では，高速プロジェクタと高速な画像センシングを平面と仮定することで，プロジェクタとビジョンの座標関組み込むことで，スループット 1000 fps，遅延 ms オーダ

係をより簡略な形で記述した．詳細な手法については 3.3の SAR システムを構築できる可能性を示す．今回は，人節で述べる．

間の身体動作の中でも視点変化に着目し，SAR における視点把握のためのウェアラブルな高速ビジョンと高速プロジェクタを組み合わせる構成を提案する．

3.2 不可視マーカを用いたウェアラブルビジョンによる頭部のセンシング

提案システムは，図 2 のように，高速プロジェクタと本節では，自然特徴点が存在しないような場所でも高速ウェアラブルビジョンからなる．先に記述した遅延 ms

高精度に頭部の位置姿勢を取得する手法について述べる．

オーダを達成する可能性のある高速プロジェクタとして，システム全体の遅延が ms オーダとなるために，頭部のセDynaFlash [15] と呼ばれる，最小 3 ms のレイテンシで 8ンシングの処理が 1 ms 以下を達成でき，また，周辺環境にbit 階調の映像を 1000 fps で投影可能な高速プロジェクタ左右されないために，自然特徴点を利用しない手法としてを使用する．高速プロジェクタは環境側に固定し，観測者投影型のマーカを用いた手法を採用する．しかし，投影型に提示する映像と，頭部センシングのためのマーカを投影のマーカは投影環境によりマーカが変形してしまう可能がする．このとき，マーカが観測者に知覚されないように，ある．したがって，変形に頑健なマーカである必要がある．

人間の臨界融合周波数以上で映像を高速投影することで，他のマーカの要件として，プロジェクタによる投影範囲に投影映像に観測者に不可視なマーカを埋め込む．投影する

対して，ビジョンの画角が狭くマーカ全体を撮像できない

マーカとそのマーカの不可視化手法については 3.2 節で詳場合も想定される．このような状況も考慮し，マーカの一細を述べる．

部のみからビジョンがマーカのどの部分を撮像したのか

また，ウェアラブルビジョンは観測者の頭部に，観測者がわかる必要があると考えられる．これらの要件を満たすの顔と同じ方向を向くように設置し，投影されたマーカをマーカとして，Deformable Dot Cluster Marker (DDCM)撮像する．このとき，マーカをビジョンにより正確に撮像[8] が報告される．したがって，本稿では，提案システムのするためには，プロジェクタとビジョンを同期させる必要センシングの要件を満たす可能性がある DDCM を用いる．

がある．しかし，非同期の場合でもマーカを撮像できる手DDCM は，図 3 のように，ドットクラスタと呼ばれる法が近年提案されている [14], [16]．これらの手法を利用す

変形の影響を受けづらい円形のドットの集合から成る．ま© 2017 Information Processing Society of Japan212

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1000fps
0.8 m

1.1 m30fps

図 5 実験時のシステムの様子

Fig. 5 The whole system at the time of experiment

Tracking success rate

図 4 1000 fps のビジョンで撮像した映像と 30 fps のビジョンで撮像した映像．30 fps のときは，投影している 3 枚の画像が積分されたような映像が撮像される．

Fig. 4 Projection image taken with 30 fps vision and 1000fpsvision.

1.2(b)

(a)

10.8
0.6
0.4
0.2

00100

200300Distance between screen and camera(cm)た，処理として，detection と frame-by-frame tracking の2 つがある．detection 処理では，それぞれのドットクラス
タの ID を同定する．frame-by-frame tracking では，前フ(a)(b)

レームで検出されたドットクラスタの情報をもとに処理することで，計算量を減らし高速なトラッキングを可能としている．しかし，このまま使用すると観測者にマーカが知覚されるので，人間の知覚特性を利用して不可視化を行う．
人間は点滅する光を見るとちらつきを感じるが，点滅周

図 6 上図はビジョンのスクリーンからの距離とトラッキング成功

波数がある値を超えると，ちらつきを感じなくなる．この率を示す．下図 は上図の (a)，(b) の位置での実際のビジョン周波数は臨界融合周波数と呼ばれる．しかし，臨界融合周波数は点滅している光の空間周波数や視線移動などにより大きく変動する．そこで，このような視線移動も考慮して，それぞれの空間周波数に対してどのような時間周波数ならから撮像されるマーカの様子．

Fig. 6 The upper figure is that system tracking accuracy atvarying distances between vision and screen. (a) and(b) are images of the marker taken by the visions at
each point.

光の点滅が知覚されなくなるかを調査した研究がある [13]．
この研究によれば，どのような空間周波数においても 700

U ∼ PX

fps 以上で点滅させれば 75%以上の確率で人間にはちらつ

ただし，∼ は定数倍の不定性を除いて等しいことを表す．

きが知覚されないことが報告されている．そこで，本稿でまた，この透視投影行列を推定することで，ビジョンの位は，高速プロジェクタを用いて 1000 fps で，マーカパター置姿勢を求めることができる．ビジョンの内部パラメタがン，輝度反転したマーカパターン，観測者に提示する画像既知の場合，透視投影行列を求めるには，画像上の 2 次元の 3 枚の画像を高速で切り替えることで，マーカの不可視点と世界座標系の 3 次元点の対応関係を取得できれば良い．

化を試みる．このとき，実際に投影した映像をプロジェク

2 次元点の座標は DDCM から推定され，3 次元点の座標はタと同期した 1000 fps で撮像可能なビジョンで 3 フレーム投影形状が既知であれば予め求めることが可能となる．

撮像したときの画像が図 4 の上の 3 枚である．また，人間ここで，観測者に静止した映像を提示するのみならば，の視覚に近い，30 fps のビジョンで撮像したときの画像が投影環境が平面であると仮定することでより単純なホモグ

図 4 の下の 1 枚である．

ラフィ行列を用いることが可能となる．ホモグラフィ行列
は未知数が 8 つなので，DDCM から画像座標と投影平面3.3 観測者に対して静止して見える映像の提示上の座標の対応する点が少なくとも 4 点求まればよい．

本節では，アプリケーションの 1 つの観測者に対して静また，簡単のために，本稿では観測者が単眼であること止して見える映像を提示する方法について述べる．同次座を仮定すると，頭部に装着したビジョンに対して，投影映標系において，世界座標系 X = (x, y, z, 1)T とビジョン上像を静止させれば，観測者に対しても映像が静止して見えTの画像座標 U = (u, v, 1) の対応関係は，透視投影行列 Pることになる．したがって，予めビジョン画像上のどこにを用いて以下のようにかけることが知られている．

映像を静止させるか指定することで，求めたホモグラフィ© 2017 Information Processing Society of Japan213

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10000 フレーム処理を行ったときのホモグラフィ行列の推markertrackinggeometrictransformation

定成功率を示す．ただし，今回は，投影されたマーカの座

transfers to the projector
andprojects images

標と画像座標上のドットクラスタの座標の対応関係が 4 点以上検出できたとき，ホモグラフィ行列の推定が成功した

ms
0.6

2.43と仮定して，成功率を算出した．スクリーンからの距離が5.43

120 cm から 180 cm のとき安定してトラッキングできてい
ms
Image
cap

transferto theprojector

geometrictransform

Track
ing
Image
cap

Track
ing

projects
images

Track
ing

Image
cap

projects
imagestransferto theprojector

geometrictransform

は，トラッキング可能な距離がマーカの密度，ドットのサイズに影響されるので注意が必要である．例えば今回の場

transferto theprojector

geometrictransform

ることがわかる．ただし，本システムで採用した DDCM合，ビジョンから見て図 6 の下図のようにマーカが撮像さprojects
imagesれたときが，トラッキングの限界となる．図 6 の (a) は，それぞれのドット間の距離が撮像された画像上で離れすぎてしまい，ドットクラスタを正しく生成できないことが原

Processingtimes因だと考えられる．また，図 6(b) は，撮像された画像上でドットのサイズが小さく，ドットとして検出されないこと
図 7

レイテンシとスループット

Fig. 7 Latency and throughputが原因であると考えられる．
また，処理の流れは，図 7 の上図のようになっている．
今回は，それぞれのプロセスの処理時間を別々に計測し足Processing time(ms)0.7

し合わせることで，画像撮像後のシステム全体の処理のレ0.6イテンシを概算する．1 つ目の処理として，トラッキング0.5

0.4しているマーカ数に対する処理時間を図 8 に示す．このグ0.3

ラフから処理時間は，トラッキングが成功したドットクラ

0.20.1スタの数に支配的であることがわかる．また，今回セット

001020304050

Number of tracking point

アップした環境でトラッキング可能な範囲での最大の処理時間として，およそ 0.6 ms かかっていることがわかる．2

図 8 トラッキング成功点とトラッキング処理時間

Fig. 8 Tracking processing times at varying tracking successpoints.

つ目の処理として，ホモグラフィ行列の推定も含めた，観測者に提示する映像を生成するときの処理時間を計測す
る．1000 回計測し，その平均値を処理にかかった時間と行列からどこに投影すれば良いかがわかる．

4. システムの動作可能範囲と高速性の評価した．結果，この処理は 1.83 ms であった．今回は CPUのみで実装を行っており，他の研究 [8] では，GPU を利用して 1 ms 以下の映像生成を達成しているので，本稿にお本節では，システムの性能を示す．システムの性能の評いても GPU を使用することで，1 ms 以下の映像生成を達価として，図 5 のように環境をセットアップし，スクリーン成できることが期待できる．最後にプロジェクターの投影からの距離に対するトラッキング処理の動作可能範囲を調遅延として，3.0 ms と報告されているので 3.0 ms で計算査した．また，システムのレイテンシとスループットの概を行う [15]．以上より，およそ 5.43 ms のレイテンシを達算を行った．今回，スクリーン上に，およそ 1.1×0.8 m の成できることが概算できる．スループットは，図 7 の下図映像が投影されるようにプロジェクタを設置し，プロジェのように処理が独立であるのでパイプライン化でき，またクタは 1024×768 pixel の画像を 1000 fps でマーカ，輝度本システムは，プロジェクタ内にバッファを設けているの反転したマーカ，観測者に提示する画像の 3 枚を投影した．

で，投影画像の転送と投影の処理を分離して考えられる．

また，ビジョンは basler の acA-750uc を使用し，320×240

したがって，ボトルネックは幾何変換の 1.83 ms であり，pixel の画像を 1000 fps で撮像した．ただし，ビジョンにスループットはおよそ 530 fps である．

は焦点距離が 6 mm のレンズを使用した．また，マーカのドットクラスタの個数としては 19×15 個描画されたマーカ

5. アプリケーションを使用した (図 3)．本稿では，GPU は使用せずに CPU の

本節では，アプリケーションについて述べる．3.3 節でみを使用した．CPU として，Intel Xeon CPU E5-2687W述べた処理を用いて観測者に対して静止して見える映像をv4 @ 3.00GHz を 2 つ搭載している計算機を使用した．

提示した．頭部にビジョンを装着した観測者が，高速プロ

図 6 はスクリーンからの最短距離に対して，ビジョンをジェクタにより投影されたマーカを見たときに投影されるスクリーンから 5 cm 刻みで離していき，それぞれの距離で映像を図 3.3 に示す．(a) は左右，(b) は上下，(c) は前後，

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図 9(c)(d)

人の動きに対する幾何変換の様子．(a) は左右に，(b) は上下に，(c) は前後に，(d) は左右に頭部を回転したときの様子．

Fig. 9 A state of geometric transformation when the observer moves. (a) Moving leftand right. (b) Moving up and down. (c) Moving back and forward. (d) Rotate
to left and right.

(d) は左右に回転したときのの投影映像の様子である．
今回は，性能評価時と同様に 1.1×0.8 m の映像が投影さ[4]れるようにプロジェクタとスクリーンをセットしたが，プロジェクタからスクリーンをさらに離し画角をより広くすることや，複数台のプロジェクタを使用することで，常に[5]視界内の同じ場所に同じ形で情報を提示することができる．
例えば，いつでもどこでも，持続的にメールやスケジュー[6]ルなどの情報にアクセスしたり，自動車における Head-Up

Display (HUD) のように移動方向の指示をするなどの応用[7]が考えられる．また，観測者が運動中や，車内などの振動する環境にいる場合でも，観測者の視界に対し静止して見えるように情報を提示することで，振動をキャンセルする[8]

ことが可能となり，映像が見えやすくなるほかに映像酔いなどを回避できることが期待できる．

6. おわりに
本稿では，処理のレイテンシがおよそ 5.43 ms の低遅延[9][10]な SAR の実現可能性を示した．本システムの性能の限界として，高速プロジェクタによる画角の狭さが挙げられる．

[11]

これは，複数台の高速プロジェクタを利用することで解決可能であると期待できる．また，DDCM のドットサイズを用いたアルゴリズムに起因するトラッキング可能範囲の[12]限界も挙げられる．この限界は，観測者のスクリーンからの距離に応じて，マーカサイズを動的に変えることで，処[13]理的な付加なく解決可能だと考えられる．
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