実空間の人や動物とのリアルな遠隔コミュニケーションのための QoS-Aware 点群ストリーミング手法
石丸 大稀1

中村 優吾2

藤本 まなと3,4

諏訪 博彦1,4

安本 慶一1,4

概要：新型コロナウイルスの影響で我々の生活環境は大きく変化した．テレワークを始めとした様々な場
面でオンライン化が進められ，その波は今なお広がっている．一方で，リアル空間でのコミュニケーショ
ンとバーチャル空間を介したコミュニケーションのギャップが大きい場面はオンライン化が難しい場合がある．そこで我々はそのギャップが大きく，かつ社会的な需要がある「観光」という場面のオンライン化を検討した．オンラインでの観光に関する事例はいくつか存在し，既存のオンライン会議システムを活用したり，360 度映像を提供する例が見られるが，より高い臨場感を提供可能と思われる３次元映像を使ったアプローチは多くない．そこで本研究では，観光分野のようにリアル空間における体験・感覚が重要視される場面において，遠隔ながらも空間内を自由に動き回り，現地の人や動物との触れ合いを可能にすることを目的とし，それらを固定のインフラを必要とせずに実現するシステムの構築を目指す．本論文では，
そのシステムのうち，限られたリソースでユーザの体感品質を最大化する点群のストリーミング手法を検討・実装し，評価を行った．その結果，総合的な映像品質は，映像の滑らかさと点群の綿密さのバランスが重要であり，場面に応じたフレームレートを変化させるなどの工夫が必要であることなどが分かった．

QoS-Aware Point Cloud Streaming Method for Realistic Remote
Communication with People and Animals in Real Space
Hiroki ISHIMARU1

Yugo NAKAMURA2 Manato FUJIMOTO3,4
Keiichi YASUMOTO1,4

1. はじめに新型コロナウイルスは，我々の生活に大きな変化をもた

Hirohiko SUWA1,4

動やそれに伴う感染リスクといったリアル空間における懸念に対応し，感染予防と経済活動を両立するため，より多くの選択肢を提供できる．

らし，テレワークや遠隔診療のように身の回りの様々な場

リアルとバーチャルのギャップを小さくするため，ビデ

面でオンライン（バーチャル）化が進められてきた．一方，

オを媒介とする手法が数多く提案されている．例えば，観リアルとバーチャルのギャップが大きい場面では，オンラ

光ツアーというコンテキストにおいて，360 度の映像をリイン化が難しい場合がある．我々は，これまでに日常生活

アルタイムに配信し，視聴者の視点（どこを見ているか）

行動におけるオンライン化の動向について幅広く調査を行やポインティング（視聴者が指し示す一点）を配信者に共い，臨場感を構成する要素のうち「包囲感」，「自己存在感」，

有することで，没入感を向上させるという研究がある [2]．

「インタラクティブ感」といった要素を改善することで，よツアー参加者（視聴者）の自由度が増すことで，よりリア

りオンライン化できる場面を広げる可能性があるとの知見

ルに近い体験を獲得できるとしているが，移動の概念が存を得た [1]．オンライン化出来る場面のさらなる拡大は，移在せず，依然としてリアルとは大きな隔たりがある．
この問題を解決する方法の一つとして，3 次元映像を使っ

1

2
3
4

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
九州大学, Kyushu University
大阪公立大学, Osaka Metropolitan University
理化学研究所, RIKEN

たアプローチが提案されている．遠隔のコラボレータに対して，空間の点群情報を共有することで，コラボレータが仮想空間内で移動しながら状況を把握し，作業の指示を行う事例がある [3]．この研究は，3 次元での空間共有の有効（視聴者が 360 度映像のどの部分を見ているか・どの部分性を示したが，モデルの作成等で事前準備を必要とするたに興味を示しているか）などを WebRTC を用いて配信者-

め，利用できる場面が限られている．

ユーザ間でリアルタイムに交信し，相互のインタラクショ

本研究では，観光分野のようにリアル空間での体験・感ンを実現している．360 度映像による自由視点での体験に覚が重要視される場面において，遠隔参加ながらも空間内

加え，配信者（司会者）と参加者のインタラクションを通を自由に動き回り，現地の人や動物との触れ合いを可能にして，本物のツアーに参加しているかのような感覚が得らすることを目的とし，それらを固定のインフラを必要とせれるだろうと述べており，観光に限らず，教育・研修，商ずに実現するシステムの構築を目指す．あらゆる観光地・談，視察，公演の鑑賞など様々な領域で活用できるとして場所で利用できるよう，モバイルデバイスの利用を軸といる．一方，このシステムではユーザが自らの意思で移動してシステムを構築し，ユーザの手軽な利用・参加を実現することはできず，自由度としては，3DoF*1 に留まって

する．

いる．

なお，提案システムでは，観光地のボランティアが遠隔ユーザの要請に応じて現実空間のスキャンを行うという形

2.2 XR コラボレーション態を想定している．ボランティアがモバイルデバイスを利

現実に近いコラボレーションを実現するため，3 次元情報用してリアル空間のリアルタイムスキャンとデータの送信を用いる例がある．Lee らは，現実空間を関心対象（OOI:を行い，遠隔ユーザの仮想空間内にスキャン結果を再構成

Object Of Interest）と環境対象（AO: Ambient Object）にすることで，観光地の空間を共有する．

分け，OOI の事前再構成と AO のリアルタイム再構成を組

これらのシステムを実現するに当たり，モバイルデバイ

み合わせたアプローチを提案している [3]．OOI についてスの限られたリソースで空間共有の体感品質（QoE）を最は，オブジェクトの特徴情報から検出される空間内での姿大化する必要がある．そこで，本稿では，主に 3 次元点群

勢（位置・方向）情報をリモート側と共有することでポリデータのストリーミングに焦点を当てる．3 次元点群デーゴンモデルでのリアルタイム再構成を行っている．AO にタは，2 次元データと比較して情報量が大きいため，ネッ

ついては，OOI 以外の部分をマスクした点群を生成してリ

トワーク帯域や計算リソースの制約により，ストリーミン

モート側に送信し，リモートコラボレーション時に背景とグ時のリアルタイム性が損なわれる可能性がある．提案手して使用されている．また，OOI の姿勢情報の送信，AO

法では，固定されたインフラが無いモバイル環境での利用の点群情報の送信には，それぞれ WebSocket と WebRTCを想定したうえで，スキャンした点群について，背景等のが用いられており，サーバへの負荷やデータサイズに応じ必要ない情報を削減する点群処理や，解像度の動的制御，て各情報の転送手法が選択された．さらに，この論文内で既存点群処理システムの高速化等を行い，この問題の解決

は，OOI としてボールバルブを使用する例が示されておを試みた．その上で，実際に点群のストリーミングを行い，り，リモート側の有識者から操作方法の指示を得るといっ

リモート側で表示される映像品質についての評価を行ったケースにおいて有用性があることが示されている．現実

た．その結果，総合的な映像品質は，映像の滑らかさと点の物理空間と仮想空間を連携し，高い再現性で協働を可能

群の綿密さのバランスが重要であり，場面に応じたフレーとするシステムを提案しているが，その一方で OOI の認

ムレートを変化させるなどの工夫が必要であることなどが識や事前モデル化といった工程により，利用ケースが限ら

分かった．

れている．

2. 関連研究3. システム要件
本研究では，現実空間のオブジェクトをリアルタイムに本章では，関連研究として，バーチャル観光ツアーと XR
コラボレーションに関する既存研究を述べる．

スキャン・転送し，仮想空間上で再構成することで，遠隔ユーザと現地ユーザの空間共有を実現するシステムを提案

2.1 バーチャルツアー

する．

バーチャルツアーに関する研究では，360 度映像を活用したものがある．Nassani らは既存のオンライン会議シス

3.1 想定するユースケース

テムを使用して 360 度映像をライブ配信し，それと同時に本システムは，バーチャルツアー/リモート観光といっ視聴者の視点（360 度映像の中でどの部分を見ているか）たコンテキストでの利用を想定している．その上で，最終やポインティング（視聴者が映像の中から特定の一点を指的には，現地での観光体験を仮想空間上に再現することに定する）を共有することで互いにインタラクションを行う

より，旅行・観光を更に身近なものとしつつ，旅行者らとというシステムを提案している [2]．このシステムでは 360
度カメラから得られた映像シーケンスや視聴者の視点情報*1

3 Degree of Freedom，頭・首の回転や傾きに対応するが移動には対応しない．

現地の人々の双方が利益を享受するシステムの構築を目指している．システムの最終的な利用例として，以下の流れ

表 1: Azure Kinect が生成する点群(上段：入力パラメータ，下段：出力パフォーマンス)を想定している．

( 1 ) 対象観光地に LiDAR を備えたモバイル端末を持った

color resolution

720P

depth mode

WFOV UNBINNED

fps

15

ボランティアがいる．

( 2 ) 遠隔ユーザは，観光地に対応する仮想空間（予め提供

カラー点群の帯域幅

約 430MB/s

されている）内を自由に移動し，視野に含まれる現実

1 フレームのデータ量

約 28.7MB/frame

空間の動的オブジェクト（人や動物など）の仮想空間への投影を依頼する．

( 3 ) ボランティアは，依頼を受け，オブジェクトをモバイへの言及はない．これら他の技術要素の実現と統合は今後の課題である．

ルデバイスが備える LiDAR でスキャンしシステムに送信する．

( 4 ) オブジェクトが仮想空間内に投影される．

3.3 問題設定
モバイル環境での利用を前提にすると，それに伴う様々現実空間のすべてのオブジェクトをリアルタイムに取得な問題が出現する．例えば，ネットワークの帯域や計算リして利用することは現実的ではない．そのため，提案シス

ソースが限られる場合がある．限られたリソースの中でテムでは，一部分を切り出すというアプローチをとる．遠QoE を最大化するため，品質に影響を与える要因を調整し隔から現地にアクセスするユーザが興味のあるオブジェク

なければならない．そこで，まず帯域問題に焦点を当てる．

トを指定し，そのオブジェクトのみをリアルタイムに仮想本研究では，対象オブジェクトのスキャンに深度カメラ

空間内に反映させる．また，遠隔ユーザと現地オブジェクを用いるが，得られるすべての点群をリアルタイムに送信

トの間にオブジェクトのスキャンを担うボランティアを配すると帯域を圧迫してしまう．例えば，Azure Kinect のカ

置することで，ボランティアを介した現地とのインタラク

ラー点群ストリームは， 表 1 に示すように，約 430MB/s

ションが可能になる．これにより施設の利用や商品の購入の帯域幅を使用する．NTT ドコモが 2022 年 1 月〜2022などの際に現実空間に近い体験を得ることが可能となる．

年 3 月の期間で全国 1,500 地点を対象に計測した，モバイ
ル回線の実効速度計測結果 [4] によると，セルラー通信の3.2 前提条件

実効速度のおおよその範囲は，アップロードが 17Mbps〜

本システムが想定しているシチュエーションと，その条

39Mbps，ダウンロードが 137Mbps〜273Mbps であること件について述べる．仮想空間上で現実空間のオブジェクトが示されており，この点群ストリームをそのまま利用するとインタラクションを行うため，現実空間を取り込む（スことは不可能である，キャンする）必要があるが，現実世界における静的なオブ帯域の圧迫は，FPS の低下やその他データの遅延・不達

ジェクトはリアルタイムに更新する必要はなく，予め用意を引き起こす可能性がある他，通信量の増大につながるたしたものを利用することができる．そのため，ユーザが興めモバイルでの運用を想定する環境では許容できない．ま味のあるオブジェクトのみをスキャンする手法を提案す

た，点群データは点の数が多くなれば，その分だけ後の処るが，ユーザが無数にあるオブジェクトの中からどのオ

理時間に影響を与える．従って得られた点群データから必ブジェクトを選択するか予想するのは難しい．また，オブ要な部分のみを適切な解像度で切り出す手法が必要である．

ジェクトは移動する可能性もあるため，予め位置を定めておくといったセンシング手法は最適ではない．以上のこと

4. 提案システム

から，我々は固定されたインフラを必要としないセンシン

本章では，3 章で述べた要件を満たすシステムの設計と，グ手法の確立を目標としている．共有の対象とする現実空

その構成要素であるハードウェアや機能といった事項につ間の周囲にボランティアがいる前提で，彼らの協力を得ていて述べる．また，図 1 に今回構築したシステムの構成図

スキャンを行うことを想定し，ボランティアの持つスマーを示す．

トフォンやタブレットといったモバイル端末でスキャンと転送を行う．また，この条件では同一のオブジェクトに対

4.1 システム設計

してボランティア複数人からのスキャンが可能になり，オ

前章の問題を解決するために，点群データから関心対象

クルージョンの解決や品質の最適化を実現できる可能性が（OOI: Object Of Interest）を切り出すことでサイズを縮ある．

小し，リモート側で環境対象（AO: Ambient Object）となお，本稿では，システム構築の一部に焦点を当ててい合成・再構成する手法を提案する．具体的には，AO につる．具体的には，スキャンにより得られた 3 次元情報の転いての静的ファイルをリモート側の空間内に予め配置し，送に着目しているため，ボランティアや他の技術要素など

OOI に関してはリアルタイムに点群データを生成したのAzure Kinect

OOI(Object of interest)

Jetson AGX Xavier

3次元再構成AO(Ambient Object)

iPad

図 1: システム構成図
図 2: 点群例（環境対象）

ち，ネットワーク経由でリモート側へ転送する．そしてリモート側で得られたこれらのデータを組み合わせて 3 次元
再構成するという流れである．本研究では，システムに入力するカラー及び深度情報のサイズを動的に変更すること
で帯域幅やフレームレートに変化を与え，その違いが生み出す影響について評価を行った．

4.2 ハードウェア構成(a) セグメンテーション

提案システムでは，オブジェクトのリアルタイムスキャ(b) 3 次元切り出し

図 3: 人物の切り出し

ンにスマートフォンやタブレットといったモバイルデバ
イスの使用を想定しているが，本稿では，点群ストリー
ミングの性能を評価するため，深度カメラ：Azure Kinectを使用した．この Azure Kinect は Jetson AGX Xavier に接続され，ROS を介したデータの受け渡しや，OOI の 3
次元切り出し等の処理を行う．また，この Jetson とは別に Windows PC を用意し，互いに LAN で接続した．このWindows PC は，提案システムにおけるリモート側端末を(a) 現実空間

模倣しており，予め用意した AO と，Jetson から送られる(b) 仮想空間

図 4: 3 次元再構成例

OOI を重ねて表示するために構成した．さらに AO のモデル作成には iPad Pro を使用している．この詳細についてに，作業場所の環境をスキャンし，実際に 3 次元再構成を

は 4.3.1 項にて述べる．

行った．

4.3.2 人物部分 (OOI) のスキャン
4.3 スキャンと再構成

人 物 の 点 群 を 取 得 す る 流 れ に つ い て 述 べ る ．Azure

本節では，現実空間内にて静的なオブジェクトである環

Kinect から得られるカラー及び深度データのストリー

境部分のデータ化手法と，リアルタイム送信の対象となる

ムは ROS 上に構築されたシステムによって処理されて人物部分のデータ化・3 次元切り出し手法について述べる．

いる．図 3 に示すように，カラー画像に対してインスタ

4.3.1 環境部分 (AO) のスキャン

ンスセグメンテーションを行った上で，選択された領域

環境部分の 3D スキャンは LiDAR センサを搭載するの 3 次元点群を抽出する．この処理には，YOLACT (You

iPad Pro（11 インチ・第 3 世代）と 3D Scanner App (Laan

Only Look At CoeﬃcienTs)[5] というモデルをベースに，

Labs) を用いて行った．図 2 に，研究室の部屋をスキャン

ROS 対応とオブジェクトの切り出しを行うソフトウェア

した結果を示す．

yolact ros[6], depth yolact ros[7] を使用している．また，

なお今回のシステムでは “背景” として使用される点群

これらソフトウェアで使用されているモデルをエッジデバであるため，極端に高解像度である必要はない．そのためイス向けのモデルである Yolact Edge[8] に対応させた上で，データの中で一部破綻してる箇所があるがそのまま使用

点群のカラー化や処理の最適化など機能の拡張を行った．

した．また，近年，様々な地点で 3D 化が進められている

4.3.3 ３次元再構成

ため，将来的には艦橋部分のスキャンは必要なくなる可能

前述の処理で得られた AO と OOI の各データを統合し，性がある．今回はシステムの最終的な出力例を示すため

現実空間を仮想空間上に３次元再構成した例を図 4 示す．

異なるデータを同一空間に表示するために，位置や角度を両データ間で一致させる必要があるが，図 4(b) では手動による位置・角度合わせを行った．この位置合わせに関しては，現実空間を AO と OOI に分けた事により生じた問題である．この問題については 6 章で述べる．

5. 評価実験(a) rate = 0.1(b) rate = 0.25(c) rate = 0.5(d) rate = 0.75

本研究では，点群ストリーミング時の解像度・フレームレートが QoE に与える影響を調査するために，システムが出力する点群に対して品質評価実験を行った．実験では状況の異なる 6 つのシステム出力を映像として用意し，それぞれの映像で主観評価を実施した．

5.1 実験概要
本評価実験の目的は，点群ストリーミング時の解像度・フレームレートが QoE に与える影響を調査することである．そのために，解像度やフレームレートが異なるスト
リーミング映像を用意し, 実験参加者からそれぞれの映像に対する評価を得ている．

5.1.1 評価映像
具体的な映像としては，表 1 に示す点群ストリーム(e) rate = 1

を 基 準 (圧 縮 率：rate = 1) と し ，圧 縮 率 を そ れ ぞ れ

図 5: 圧縮率ごとの点群データ

rate = 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1 に変更して撮影した映像をa〜e として用意した．なおここでの圧縮率は，システムに入力する映像に対するリサイズの倍率である．最近傍補間を用いてカラー・デプスの両映像のリサイズを行った．ここで，各映像の点群データを図 5(A) から (E) に示す．この可視化では点群に含まれる点を描画する際に，その大きさを手動で変更しているため，部分的に点同士が重なり色が濃く見えている箇所がある．また，表 2 に各映像の帯域
幅やフレームレートなどを例示している．この値は，圧縮率を変えながらシステムに同様のシーンを入力し，それぞれの帯域幅とフレームレートなどを記録している．

図 6: オブジェクトを含む直方体

加えて，オブジェクトの動作に応じて圧縮率 rate = 0.25と rate = 0.75 を動的に切り替えた映像（F ）を作成した．

序効果があるため、評価映像の提示順序をランダマイズしこの映像は，対象オブジェクトが大きく動いたときに圧縮て実験参加者毎に変化させている．評価内容は，(i) 映像

率 rate = 0.25 としてフレームレートを上げ，オブジェクの滑らかさに対する品質，(ii) 点群の緻密さに対する品質，

トが静止に近いときに圧縮率 rate = 0.75 として解像度を(iii) 総合的な映像品質の 3 つである．

上げるように作成している．この動作は図 6 に示すよう

実験参加者は，20 代男性の大学生院生 12 名である．各に，対象オブジェクトを含む直方体の全頂点座標の変位に

実験参加者は，6 つの評価映像をランダムに視聴し，各映対して閾値を設け，簡易的に動作の大小を判別している．

像を視聴した直後に 3 つの観点について 5 段階で評価をし5.1.2 評価手法ている．

評価手法は，代表的な映像品質評価手法の一つである

ACR (Absolute Category Rating) 法 [9] を参考にしてい5.2 実験結果

る．実験参加者は，10 秒程度の評価映像を観視した後、続

図 7, 図 8, 図 9 に品質評価実験の結果を示す．実験参加

く 10 秒以内に 5 段階品質尺度（5. 非常に良い，4. 良い，3.

者から得られた評価結果をもとに，MOS (Mean Opinion

普通，2. 悪い，1. 非常に悪い）により評価を行う．映像品

Score) を算出し可視化している．

質評価値がその前に観視した映像の品質に影響を受ける順

滑らかさについての評価では，映像 A から映像 E へと

表 2: 各映像の条件
映像種別

圧縮率

解像度

帯域幅

フレームレート

1 フレームのデータ量

点群データの削減率

A

0.1

128x72

約 0.2MB/s

約 12.5FPS

約 16KB

約 99.94%B

0.25

320x180

約 0.9MB/s

約 9.0FPS

約 100KB

約 99.65%C

0.5

640x360

約 1.9MB/s

約 4.7FPS

約 404KB

約 98.59%D

0.75

960x540

約 2.3MB/s

約 2.5FPS

約 920KB

約 96.79%E

1.0

1280x720

約 2.4MB/s

約 1.5FPS

約 1.6MB

約 94.43%F

圧縮率 0.25 と 0.75 を動的に変えた映像

フレームレートが下がるに連れて，品質評価も低くなる

5傾向が見られた．フレームレートが約 4.7FPS の映像 C の

MOS は，3. 普通を下回っており，より高いフレームレート

4

F は．フレームレートが約 2.5FPS である映像が含まれているものの，MOS は 3 を超えている．このことから，場面に応じてフレームレートを変更することで，滑らかさについての評価を向上できると考える．

Rating scales

が滑らかさとして求められていることが確認できる．映像

3
2

点群の緻密さについての評価では，映像 A から映像 E へと解像度・データ量が増えるに連れて品質評価が高くなる

1

傾向が見られた．解像度 640 x 360，データ量約 404KB である映像 C の MOS は，3. 普通を下回っており，より高いA

解像度・データ量が点群の緻密さとして求められているこ

B
C
DEType of Point Cloud Streams

F

図 7: 滑らかさに対する主観評価の結果とが確認できる．映像 F の MOS は，3. 普通を下回っている，これは，解像度 320x180，データ量約 100KB である映5像が一部に含まれることで，評価が低下していると考えられる．このことから，点群の緻密さについては，ある一定

4

映像の総合品質に対する評価では，映像 A から映像 E において映像 C が最も高くなり，映像 F では映像 C を上回る評価が得られた．この結果から，映像の総合品質は，映像の滑らかさと点群の綿密さのバランスによって変化することが確認できる．

Rating scales

以上の設定を維持する必要があると考える．

32

図 10 は，映像の総合品質に対する評価の各回答割合を可視化している．映像 C および映像 F について，1. 非常に悪いという評価は確認されていない．このことからも映像の総合品質は，映像の滑らかさと点群の綿密さのバランスによって変化すると考えられる．

1

A

B
C
D
E
Type of Point Cloud Streams

F

図 8: 点群の緻密さに対する主観評価の結果

今回の評価実験では，映像 F の総合品質が最も高くなっ

QoE に影響を与えることが示唆された．使用するデバイ

た．このことから，オブジェクトの動作に応じてフレーム

スのリソースを最大限に活用しつつ，状況に応じてシステ

レートや点群の緻密さを調節することで，さらに品質を向ムの出力に変化を与えることでさらに品質を高める可能性

上させる可能性が示唆されたと考える．

がある．なお今回は，点群そのものに対してデータ量の削

6. まとめ減を行ったが，この手法とは異なる別の点群圧縮手法も存在する．動的な点群を圧縮するための MPEG 標準の１つ

本稿では，仮想空間上で現実空間のオブジェクトとインとしてのビデオベースの点群圧縮 (V-PCC) は，3 次元情

タラクションを行うことを目的とし，限られたリソースで報を 2 次元に投影することで画像としてエンコードし，標ユーザの体感品質を最大化する点群のストリーミング手法

準的なビデオ圧縮技術によってシーケンスを圧縮することを検討・実装し，評価を行った．評価実験の結果から，フができるため，本システムと組み合わせることでさらにパレームレートや点群の緻密さを調節することで，ユーザのフォーマンスを改善する可能性がある，今後は，システム

[8]

5

[9]

Rating scales

4

Haotian Liu, Rafael A. Rivera Soto, Fanyi Xiao, andYong Jae Lee. Yolactedge: Real-time instance segmentation on the edge. In ICRA, 2021.
P ITU-T RECOMMENDATION. Subjective video quality assessment methods for multimedia applications. 1999.

3
2
1

A

B
C
D
E
Type of Point Cloud Streams

F

図 9: 映像の総合品質に対する主観評価の結果
YLVXDOL]DWLRQ  VYJ

図 10: 映像の総合品質に対する主観評価の分布を構成する他の技術要素についても検討を進め，実際にモバイル環境で運用が可能なシステムの設計を行っていく．

謝辞
本研究の成果は NICT 課題 222「ウイルス等感染症対策に資する情報通信技術の研究開発」の支援によるものです．
参考文献
石丸大稀, 中村優吾, 藤本まなと, 諏訪博彦, 安本慶一. リア
ル/バーチャル空間でのコミュニケーションの違いとその差を埋める ar 技術の検討. 2021 年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, 2021.
[2] Alaeddin Nassani, Li Zhang, Huidong Bai, and Mark
Billinghurst. Showmearound: Giving virtual tours using
live 360 video. In Extended Abstracts of the 2021 CHI
Conference on Human Factors in Computing Systems,
pp. 1–4, 2021.
[3] Yongjae Lee, Byounghyun Yoo, and Soo-Hong Lee. Sharing ambient objects using real-time point cloud streaming
in web-based xr remote collaboration. In The 26th International Conference on 3D Web Technology, pp. 1–9,
2021.
[4] NTT ドコモ. 実効速度計測結果 — 通信・エリア — nttドコモ. https://www.docomo.ne.jp/area/effective_
speed/.
[5] Daniel Bolya, Chong Zhou, Fanyi Xiao, and Yong Jae Lee.
Yolact: Real-time instance segmentation. In ICCV, 2019.
[6] Tobias Zaenker. yolact ros, 2021. https://github.com/
Eruvae/yolact_ros.git.
ÀOH8VHUVGDLNLP'RZQORDGVYLVXDOL]DWLRQ  VYJ
[7] Mark Naeem. depth yolact ros, 2021. https://github.
com/MarkNaeem/depth_yolact_ros.

[1]