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日本惑星科学会誌Vol. 29, No. 4, 2020

特集
「古今未曽有の日本の月/火星地下世界探査 (UZUME)計画」

小型探査プローブ搭載の複数広角カメラを用いた
縦孔側壁の3次元再構成
榎田 直紘1，宮内 貴大1，石上 玄也12020年6月30日受領，査読を経て2020年10月29日受理（要旨） 本論文では，月縦孔降下中の探 査プローブが撮像した複数の時系列画像を用いて，月縦孔側壁形状を3 次元再構成することを目的とする．3 次元再構成では，Si mu lt a neous L o c a l i zat ion a nd
M appi ng ( S L A M ) の技術を援用し，探査プローブの自由落下運動条件をS L A M の各処理過程に組み込むことによって，カメラの回転に頑強なS L A M へと改良した．提案 S L A M のシミュレーション検証において，3 次元再構成の精度向上を確認した．さらに，探査プローブ搭載カメラの性能の違いによる3 次元再構成への影響の検証も実施し，本研究で得られた検証結果から，ミッションシナリオと探査プ
ローブの運動要件，カメラ性能に関する議論を行った．

1. はじめにで月の地層の状態を知ることができる．また，縦孔からつながる地下空洞は，月面と異なり隕石によって月面探 査において，縦 孔およびそこからつなが破壊されていないため，月に磁場があった証拠や水る地下空 洞の 探 査 が 注目を集 めている．2009 年のような揮発 性物質が見つかる可能 性があるなど，に，日本の月周回衛星かぐやに搭載された地形カメ

様々な科学的課 題の解 決が 期待できるとされていラの画 像 データによって月のM a r ius H i l ls Holeる．加えて，地下空洞は微隕石の衝突や強い放射線( M H H ) に通常のクレータとは異なる直径，深さ共などの，月面の厳しい環境から機器や人を守り，温に50 m の縦孔が発見された．また，2009 年に打ち度が比較的安定しているなどの利点から，有人基地上げられた米国の月周回探査機によるカメラ観測に建設に最適と言われている[2]．

よって，その縦孔の底には水平方向に数 10 m 以上

月火星の縦孔・地下空洞直接探査（UZ U M E）計の空間が広がっていることが確認され，地下空洞の画では，本 格的探査の前に縦孔側壁の3 次元再構

存在が期待された．また2017 年には，JA X A がか成を行うミッションが 想定されている[ 3,4]．3 次元ぐや搭載の電波レーダ，月レーダサウンダーで取得し再構成とは，2 次元平面に投影された複数の画像情たデータを解析し，月の火山地域の地下数 10 m か報から，対象物体の3 次元構造を取得することであら数 100 m の深さに，複数の空洞の存在を確認しる．縦孔を3 次元再構成することで，理学的には縦た．その中の1 つは縦孔から数 10 k m 続く未崩孔の壁に見られる層序を知ることができ，また，工学

壊の地下空洞があることを報告している[ 1]．

的にはその後の探査の際にどの壁面から降下するここのように月の縦 孔 探 査 が 注目を集めているのとが好ましいか，探査経路の検討に活用されることは，縦孔探査には多くの価値があるためである．探が期待される．このように縦孔探査において3 次元査によって縦孔の壁に見られる層序を取得すること

再構成のミッションを達成することは，探査全体に

1.慶應義塾大学

大きな影響を与える．
縦孔側壁再構成のミッションシナリオとして，小型小型探査プローブ搭載の複数広角カメラを用いた縦孔側壁の3次元再構成／榎田 他

209することをいう[ 7, 8]．S L A M では，1 タイムステッ
プ前のカメラ姿勢に基づいて推定した現在のカメラ
姿勢を最適化することで，リアルタイムに自己位置推
定と地図生成を可能にする．SLAM は以下の処理によって自己位置推定と地図生成を同時に行っている．
図1: 小型プローブ．

1. I n it ia l i zat ion：2 つの画像間の対応点から相探査プローブを縦孔内に投下して側壁を撮像すると2. Track i ng：画像上での特徴点を追跡し，入力フともに，同画像を着陸機経由で地上局へ送信し，地対的な位置関係と初期マップを生成する．
レームのカメラ位置と姿勢を推定する．

上局にて同データをもとに3 次元構成するシナリオ

3. M appi ng：位置 関係と点 群をバンドル調 整にが 検 討されている[4]．本 論文において想定する小よって最適化し，点群の生成・更新を行う．

型探査プローブを図1 に示す．総重量1 kg 程度，カ4. L o op Clo si ng：周回経路を検出し，閉じること

プセル両端に広角カメラを搭載し，金蒸着バイザー

で蓄積誤差を削減する．

で 保 護されており， 外 装は M L I による断 熱とし，搭載 機器は一部宇宙実証済みのものを積極的に活レーザ測距やRG B - D カメラのような深度測定方用している．なお，この小 型プローブは，NA S A /式は，重量やサイズ，消費電力，宇宙環境での未実

J PL が検討しているMo on D iver 計画 [ 5] におけ証などの点において小型プローブへの搭載が困難でるA xel ローバ [6] への搭載を想定したものである．

あり，また，より広範囲の画像情報を取得することを同ローバへの搭載寸法の制約，プローブ展開方法な主眼として，本 研究では複数の魚眼カメラを用いる

らびにミッション要求などから，小型プローブの形状こととした．さらに，従来のダイレクトS L A M（L S D -ならびにカメラ配置が決定されている．

S L A M など）ではなく，Urba n らによって提案され

本 論 文 で は， この 小 型プローブ に 搭 載され たた複数の魚眼カメラ対応のMu lt iC ol - S L A M を援2 つの広角カメラを用いた縦 孔の3 次 元再 構成に用する[ 9]．Mu lt iC ol - S L A M は，特 徴点ベースでついて， ロボット工学 分 野において 確 立している

基 準となっているOR B - S L A M [ 10,11] を複数台のSi mu lt a neous L oca l i zat ion a nd Mappi ng

魚眼カメラに使用できるように拡張したものである．

( S L A M ) を援用し，縦孔側壁の3 次元再構成シナ

もととなっているOR B - S L A M は重度の乱れに対リオに特化した改良を行うとともに，その手法のシして頑強であるため，落下運動においても3 次元再ミュレーション検証，ミッションシナリオについて検構成が可能であること，またオープンソースのため，討する．

これをもとに改良できることがメリットである．

2. SL AM 手法概要と従来手法の検証
2. 1

SL AM 概要

2. 2

SL AM の予備検証

本 研究において S L A M を改 良するにあたって，実際の縦孔内形 状の真値が未観測であるため，縦孔の3 次元形状を模したランダムな表面凹凸を持つ
中空円筒をC G ソフトウェア3ds ma x を用いて作

S L A M を用いた3 次元再構成では，連続画像を成した．さらにC G 空間内に魚眼カメラを2 台搭載対象とした再構成において局所的にバンドル調整をした小型プローブを作成し中空円筒内を自由落下さ行って最適化を行う．バンドル調整とは，一方の画像

せ，そのカメラ映 像を任意のフレームレートで出力の対応点を位置関係を用いて，もう一方の画像へ投し，プローブ自由落下時の連続画像を獲得した．こ影した際に生じる再投影誤差の総和が小さくなるよ

れら画像をもとにMu lt iC ol - S L A M を用いて3 次

うに，相対的位置関係と物体の3 次元位置を最適化

元 再 構成を行った．本 節では， 従 来 のMu lt iC ol -210

日本惑星科学会誌Vol. 29, No. 4, 2020

S L A M を用いた際の課題を明確にし，次節におい発生する視 差の調整が 結果に影 響を及ぼ すことがてS L A M の改良を行う．

ある．視差角の閾値を1. 0°，2. 0°，3. 0°と変更して(1) 前提条件

S L A M を行った．代 表として閾 値1. 0 ° の 結果を
図3 に示す． 以降のグラフも含め，リセットを含む

C G ソフトウェアにより作成した縦孔は，鉛直方向

S L A M によるトラッキング開始点をグラフの原点との深さが約100 m ，入り口付近の直径が約50 m のしている．またプローブの移動量については，カメラ

円筒形状を想定しており，アスペクト比1: 2 で作成しフレームごとにトラッキングできた相対的な移動量をた ( 図2)．縦 孔内がどのようなテクスチャになっていFra me po sit ion として無次元量でプロットしているかは不明のため，層序はあるがはっきりとした特る．実移動量への変換に必要なスケールファクタに徴のない画像を基本のテクスチャとした．

ついては今回は同定せず，本研究では，各種条件にプローブの落下運動は自由落下，かつ空気抵抗がおいて特徴点の継続的なトラッキングが可能であっ微小で無視できるため，本体の角速度一定，鉛直方

たかどうかを検証するのみとする．閾値を1. 0° に設

向に等加速度運 動，水平方向に等速 運 動という運定した場合，初期化で1 つの点を生成する際，2 視動法則に従う．月における重力加速度は地球の6 分

点からのベクトルがなす角が 1. 0 ° を上回った場 合の1 であるため，100 m の落下には11.06 秒かかる．

のみ初期マップに登録される．3 次元の再構成結果

プローブ搭載カメラは視野角180 度とし，プローで見えている側面は，図2 と同様の面である．回転

ブ両端にそれぞれ1 つずつ設置した．カメラの最大が無い場合，3 次元再構成によって視差に関係なくフレームレートを20 f ps と想定し，縦孔開口部からおおよそ縦孔の外形の再現ができていた．

の落下の場合，縦孔底部までの到達の間に，220 枚

問題点として, z 方向について，100 フレーム以前の画像が作成されるよう設定し，またカメラ画素数

では，自由落下に相当する放物線形状の自由落下軌

ははやぶさ2 搭載のカメラを参考に800 px とした．

跡が確認されるが，それ以降は直線状となっている．

C G 空間内にチェッカーボードを作成し，魚眼カメ

この軌 跡は等 速で落下していることと同義であり，

ラの一般的なモデル [ 12]に基づいてカメラキャリブ

実際のプローブの運動とは一致しない．さらに，水平レーションも実 施した．画像中心と平均ピクセル誤方向にも初期段階では直 線あるいは放物線の位置差を表 1 に示す．

推移を示しているが，特にy 方向については放物線

本研究では，運動速度とフレームレートの差異に形状を示し，等加速度運動をしていることとなり，実よって発生するモーションブラーを除いている．これ

際の運動とは一致しない． これに対する1 つの要因

は，モーションブラーによって3 次元再構成が一切として，小型プローブの2 つが180°正対させて配置できなくなると，他の要素の影響の検証が困難になしたことが，S L A M の計算に対して不適当であったるためである．また，プローブの落下方法はプローブためである．S L A M 計 算時に三角関数を用いるた

長手方向の並進運動のみの場合と，並進運動に加め，180°の入力があった場合，数学的にゼロ除算がえカメラの中心方向を軸として姿 勢 安定のスピン回発生し S L A M の計 算が停止してしまうことが 確認

転をする場合を想定する．回転に関しては，鉛直方された．よって，ゼロ除算を避けるため，実際のSLAM向を軸として角速度ω = 60◦/s とした． なお，プ

計算時には，2 つのカメラの相対角度を180°に限りなローブを長手方向に落下させる理由として，プローブ

く近い値として設定した．つまり，C G 空間内ではカの2 台のカメラのうち1 台を常に縦孔開口部に向け

メラ相対角度が 180°であるのに対し，S L A M 計算

ることにより，縦孔開口部と月面上空との境界部分

時ではこの角度を180°に限りなく近い値としているにおいてS L A M 処理に必要な特徴点ならびに明確ため，経路と縦孔の湾曲が生じていると考えられる．

な特徴量が検出されると期待されるためである．

また，カメラキャリブレーションの影 響も大きい．

(2) SL AM 検証：並進運動の場合
S L A M の初期化において，カメラフレーム間に

表 1 にまとめたように，画像中心が 50 px ほど離れている．このため鉛直方向に落下しているにもかかわらず，水平方向にも小さい加速度がかかっている

小型探査プローブ搭載の複数広角カメラを用いた縦孔側壁の3次元再構成／榎田 他

211

表1: キャリブレーション結果．

(a) 点群と経路(b) 位置推移

図3: 並進：改良前SL AM (視差閾値1.0゜)．

(a) 点群と経路
図2: 縦孔CG 画像．

と誤推定したと考えられる．

(3) SL AM 検証：並進回転運動の場合同様にして，初期化における視差の閾値を1. 0 °，2. 0 °，3. 0 ° と変更して，プローブが並進回転運 動をする際のS L A M を行った．代表として視 差閾値
が 1. 0°の結果を図 4 に示す．なお，図４の原点は，(b) 位置推移

図4: 回転：改良前SL AM (視差閾値1.0°)．

ム数が遅いことがある．これは初期化でマップを生成したとしても，Track i ngで正しい姿勢を推定できずにリセットを繰り返すためである．以上より，初期化の精度とともに，回転でも正しく姿勢を推定できるTrack i ng に改良する必要があると言える．

2. 3

SL AM 手法改良の要点

前述のとおりトラッキング開始点を原点としているた

上記の検証結果より，改善すべき点としては，以め，図３の原点とは一致していない．回転が加わった

下のものがある．まず第1 に回転 への対応である．

場合，精度が著しく下がったことが確認できる．

これには初期化とTrack i ng の改良が必要になる．

視差が1. 0°の場合，図4 のように本来の経路からTrack i ng可能な初期化を早い段階で作成すること大きく逸脱し，その間一切回転しない経路を生成すと，回転がある場合でも安定してTrack i ng できる

ることが起きた．これは視差1. 0°の場合に多く発生ようにすることが，再構成の成功と失敗を決める．

し，2. 0°，3. 0°ではほとんど発生しなかった．

また従来のS L A M ではL o op Clo si ng，すなわ

これより視差の設定が回転の推定と関わっている

ち同じ場所を通過する際にループが構成され，そのと推測することができる．視 差を小さく設 定した場

情報をもとに最適化を行う技法があるが，本研究で合，画像 上であまり動いていない点も初期マップには，プローブが鉛直に落下するのみの運動であるた

追加される．視 差が小さい点とは，カメラ位置からめ，この技法を適用できない．よって，再構成ができ

遠方に位置する点であり，この点はプローブから常たうえで，経路と点群を本来の運動法則に合った形に観測できる点となるため，位置推定に失敗するとにするため，L o op Clo si ng に代わる全体最適化手

正しい3 次元再構成が困難になる．また視差に関係法を考案すべきであると考える．

なく，プローブの経路推定が開始できるカメラフレー

212

日本惑星科学会誌Vol. 29, No. 4, 2020

3. 縦孔降下プローブに特化したSL AM 手法と検証
3. 1

改良SL AM予 備 実 験 で 判 明 し た 課 題 を 解 決 する た め，

れ た 運 動 モデルによってカメラ姿 勢を推 定 する．
2. 対応点の探索：前回観測された点群を，推定された姿勢に基づいて現在のフレーム画像に投影し，その付近で対応点を探索する．
3. 最 適 化：カメラ 姿 勢 を 対 応 点 に 基 づ い て

S L A M 手法の改良を行う．プローブ落下は，1 度のMot ionon lyBu nd le Adjust ment ( BA)

自由落下というS L A M にとって特殊なケースになる

最適化する．

でため，その運動に特化したS L A M へと変更する．回

4. ノイズ付加：回転量にノイズを付加し，1 から3転の対応のために初期化の改善と運 動モデルの変を繰り返し計算により最適化．最も精度が高い更を行い，全体最適化のためにスムージングと運動ものをカメラ姿勢とする．

法則の適応を行う．
本 研究ではプローブ落下実 験に特化したS L A Mを作成するため，以下の4 ステップの改良を行う．

(1) 初期化の改善
本研究では繰り返し計算による初期化アルゴリズ
ムを追加し，下記のステップに基づいて，画像ペアにおける一致度を比較して優秀なペアを使用する．

Mot ion - on ly BA とは点を固定した状 態でカメラ姿 勢 のみをバンドル調 整 で 最 適 化 することである．本研究ではその調整時に慣性センサの誤差分の幅を与えて繰り返し計 算させることで，前回の状 態に依存することなく真値付近での最適解の探索を可能にし，現在の姿勢推定を可能にする．

(3) スムージング

1. 回転量推定：画像やプローブ搭載の慣性センサ

Track i ng 内の局所 最 適化によってブレを持 つの値から，あらかじめおおよそのプローブの姿

経路を，球面線形補間と最小二乗法により滑らかに

勢角度・回転量を推定する．

し，その変化量に合わせてマップを修正する．視点

2. ノイズ付加：最適な値を計算するため，回転量とが 1 点の場合，カメラの姿勢を修正した分だけ周囲並進移動量を少しずつ変更し，相対的位置関係のマップも移動すれば良い．しかし複数視点になるとする．

と1 つのマップポイントが 複数の視点から見られる

3. 初期マップ生成：相対的位置関係を使って初期
マップの生成を行う．

ことがあり，多くの視点から見られた点ほど大きく動いてしまう．

4. 繰り返し計算による最適化：回転量と並進移動

これを解決するため，複数フレームにTrack i ng量に与えるノイズを変更し1 から3 を繰り返しされたマップポイントについては，それらフレームの計算．再構成できた点群の数が最も大きいもの

修正量の平均によって更 新を行う．1 つの点についを初期化の結果とする．

て，以下の処理を行う．

(2) 運動モデルの変更

1. フレームを記憶：S L A M が実行されている間，点をTrack i ng したフレームを記憶する．

Track i ng において失敗しやすい回転 量の推定

2. 平均修正 量を算出：点をTrack i ng した全フを，連続画像や慣性センサの値から推測された一定

レームの，修正量の平均を球面線形補間によっ値を用いて行うことで，前回の値に依存しない推定を可能にする．以下Track i ng の流れである．

て算出する．
3. マップの更新：平均修正量を点の座標にかけることでマップを更新する．これを全ての点に対し

1. 運動モデル固定：1 ステップ前の計 算において
Track i ngに成功した場合，あらかじめ推測さて繰り返すことで，マップの更新を行う．

小型探査プローブ搭載の複数広角カメラを用いた縦孔側壁の3次元再構成／榎田 他(4) 運動法則の適応
物体の落下軌 跡が実際の運 動法則に従うように修正し，本研究では，z 軸を鉛直方向とし，鉛直方213

4. 実ミッションを想定した検証
4. 1

カメラや運動の影響の検証

向には等加速度運動，水平方向には等速運動をする

S L A M による3 次元再 構成に対して，プローブ

ようにカメラ位置を変化させ，その変化量に合わせ自体の運動やカメラの性能，環境が要因となって精てマップを修正する．

度が低下することが考えられる．本研究では，プロー

3. 2

改良SL AM によるシミュレーション検証結果

ブの初速，角速度，縦孔壁面のテクスチャ，カメラフ
レームレート，カメラ画像ノイズを変更し，S L A M の検証を行った．このうち，本論文では，特に3 次元再

本節では改良したS L A M 手法を用いて縦孔の3構成への影響が大きかった要因であるプローブ角速

次元再構成を行う．まず，前節の予備実験で用いた

度とカメラフレームレートについて述べる．またそれC G 映像を用いて3 次元再構成を行い，改良の評価

ぞれの要因の影響を検証するため，全体最適化は行を行う．

わずに3 次元再構成のみを実施する．これは全体最予備実験と同様のCG 画像を用いて，改良SLAM
による3 次元再構成を行った．予備実験において，すでに並進は3 次元再構成が行うことができたため，
ここでは改善が顕著に見られた回転について評価を適化により経路が修正され，それぞれの要因による影響が見えなくなってしまうためである．

(1) 角速度による影響

行う．図 5 に各改良ステップの効果を図示する．図 5

角速度を変更して，S L A M の精度への影響を検からも，大きく広がってしまっていた縦孔底部の点群証した．角速度は60 °/s , 120 °/s , 180 °/s の3 パが，運動法則の適応によって円筒に近い形に修正さ

ターンで行ったところ，結果として，ω = 180°/s でれていることがわかる．また，図 6 に各フレーム間では初期化ができず，Track i ng も開始しなかった．

Track i ng に成功した対応点の数であるS core of

図7 には，60°/s , 120°/s ,のみの結果を示す．同図

Track i ng の推移を図示する．同図より改良S L A M

より角速度が大きくなるにつれて，Track i ng していによりTrack i ng 数が向上していることが分かる．

る特徴点の個数が少なくなることが確認された．

一方で，経路のスムージングと運動法則の適応に角速度が大きくなるにつれ，1 フレームレートあた

よって推定 経 路が 改善するのは当然であるといえりのカメラ画像が大きく動くため，キャリブレーショ

る．したがって，経路の修正によって位置が更新さンや再 構成における誤 差の影 響が 顕 著に現れる．

れたマップ 形 状を比較することでスムージングと運

角速度が 60°/s , 120°/s , 180°/s のとき，フレーム動法則の適応の効果を評価する．図 5 中段より，ス

レートが 20 f psのため，毎フレームごとにそれぞれムージングによって縦孔のy 正方向への曲がりが解

3. 0°，6. 0°，9. 0°ずつ回転している．また，初期化で消され，外側へ拡散していた点群が集約された分布は推定した一定の回転 量からそれぞれの軸方向にへと改善されたことがわかる．以上より，初期化と2 ° 分の幅を与えて最適化を行っている．よって，最Track i ng である程度の3 次元再 構成ができてい

適化計算のための2°という幅が，各角速度に対してれば，全体最適手法であるスムージングと運動法則異なった割合となってしまい，結果として最適化計算の適応は一定の効果があるといえる．なお，C G 画

が十分ではなく，大きな角度変化に対応できていな像の多面体形状とS L A M から得られる点群の位置

いと推測することができる．120°/sや180°/s のよう関係から3 次元再 構成の精度を定 量評 価すべきでな角速度が大きい場合に，初期化での最適化の計

あるが，多面体形状と点群との位置合わせにおいて算回数を増やすことで初期化の精度向上ができる可も繰り返し計 算が発生してしまい，各手法における能性がある．

正当な評価ができない．よって今後は適切な評価指標の導入も必要となる．

214

日本惑星科学会誌Vol. 29, No. 4, 2020(a) Tracking 後(b) スムージング後(c) 運動法則適応後

図5: 改良後SL AM による3 次元再構成（上段：3 次元再構成，下段：推定経路）．

とで，キャリブレーションでの画像中心と実際の中心との位置関係に変化が生まれ，1 タイムステップ
あたりの点群運 動の推定が困難になる可能 性がある．よって，カメラキャリブレーションによって画像中(a) 改良前SL AM(b) 改良後SL AM

図6: Tracking 成功数推移．

心がイメージ上の中央に来るような，低歪のレンズを搭載したカメラを使用することが，3 次元再 構成の精度を上げると推測される．

(2) フレームレートによる影響
宇宙空間で使 用されるカメラはフレームレートが4. 2

全体最適化を含めたSL AM 適応性の検証

一般的に低い．例えばはやぶさ2 で使用された分離

前述の検 証によって判明した3 次元再 構成の精カメラは5 f ps である．よって，ここでは20 f ps を実度を悪 化させる要因を，全体最 適化を含めて再度現できない場合を想定し，プローブの垂直落下にお3 次元再 構成し，本 研究において改良したS L A M

いて姿勢回転(60°/s) がある場合で，10 fps と5 fpsの 適 用 性 を検 証 する．S L A M の 処 理 に お いて，で検証を行った．その結果，図 8 に示すように，フTrack i ng の繰り返し回数を増やし，さらに解の探

レームレートが 下がるほど 3 次 元再 構成が困難で索範囲を広げる調整を実施し，前述の再構成不可能あった．フレームレートが小さいことは画像間の対応であった，角速度 180°/s，フレームレート20 f ps の点の低下を招き，理論上最も再構成が困難になる条

ケースと，角速度 60°/s，フレームレート5 f ps での件といえる．これに加えて，3 次元再構成が困難にな

再構成を実施した．また対応点が少ないため，まずる原因として，カメラキャリブレーションによるピクセ

は初期化を完了させるため初期化における視差の閾

ルの誤差の影響が考えられる．姿勢回転が加わるこ

値を下げ，点の数を増やす処理を追加した．

小型探査プローブ搭載の複数広角カメラを用いた縦孔側壁の3次元再構成／榎田 他(a) 60◦/s(b) 120◦/s

図7: 異なる角速度でのSL AM (上段：点群と経路，中段：位置推
移：下段：トラッキング数)．

(1) 角速度に対する全体最適化による改善(a) 10 fps

215(b) 5 fps

図8: 異なるfps でのSL AM (上段：点群と経路，中段：位置推移：
下段：トラッキング数)．

きている．これは，Track i ng の解の探索範囲を広げたためである．フレームレートが下がると，画像自図9(a) より，S L A Mの設定を変更する前では一切体の対応点が少なくなるため，画像間での対応点もマップが生成できなかったが，220 フレームのうちお少なくなっている．しかし，その推移は安定している

よそ100 フレームは Track i ng ができている．探索

ことがわかる．このことは，本 研究で行った改良が範囲の拡大が 3 次元再 構成を可能にしたことが分

低フレームレートのカメラに対応できることを示してかる．しかしながら同図 (a) 中段より，初期化付近でいる．フレームレートが高いほど対応点が多くなるた

経路が大きく歪み，位置推定が正しく行えていない．

め，再構成の点群の密度が上がりTrack i ng もしや回転の作用が大きくなると並進の推定が正しく行え

すいが，対応点を原理上Track i ng できる範囲のフなくなっていると考えられる．運 動を一切考慮せず

レームレートであれば，計算の試行回数の増加によに探索範囲を拡大すると，本来の姿勢ではなくてもる探索範囲の拡大によって3 次元再 構成が 可能で良い一致度が出ることがあることも考えられ，実際あるといえる．このことから本研究で行った改良は，の運動を考慮して探索範囲を拡大することが重要でフレームレートに対して一定の適応性を有することがあると考えられる．

確認された．

(2) フレームレートに対する全体最適化による
改善

4. 3

図 9( b) より，対応点の数は少ないが，Track i ng
L o stを起こすことなく3 次元再構成を行うことがでミッションシナリオでの検討事項

前述において得られた各要因の影響をもとに，本研 究において 提 案 する改 良 S L A M を用いたミッションシナリオでの検討事項を議論する．

216

日本惑星科学会誌Vol. 29, No. 4, 2020(1) 角速度についてプローブの角速度が小さいほど 3 次元再 構成の精度は高くなるため，プローブ放出時には角速度は極力与えないほうが好ましいと言える．一方で，改良
S L A Mにより，ある程度の角速度であれば 3 次元再構成が可能となっている．本研究の手法を探索範囲を広げて行うことで，角速度が大きい場合でも精度の良い3 次元再構成を実現できる可能性がある．
プローブへ角速度を与える必要がある場合，モーションブラーの 影 響も考 慮 する必 要がある．モーションブラーの大きさによる影 響 の 違 いは定 量 的に検 証できていないが， 一 般 的に考えてモーショ
ンブラー が 大きくなるほど 特 徴 点 が 少 なくなり，Track i ng が困難になると予測される．モーション
ブラーの影響検証はさらに深める必要があると考える．

(2) カメラ性能について
自由落下においてフレームレートが小さくなること
は，時系列画像間でのプローブの落下速度が大きくなることと同義である．フレーム間の変位が大きくな(a) 角速度180◦/s，20 fps(b) 角速度60◦/s，5 fps

図9: 全体最適化によるSL AM (上段：点群と経路，中段：位置推
移：下段：トラッキング数)．

ると，対応点の数が下がり，物体が回転する場合，る．同 手 法 は， カメラ回 転 にロバストか つBu nd le

フレームレートが 下がることは角速度が上がること

Adjust ment が 不要なS L A M であり，同手法がと等しいため，さらに3 次元再 構成を困難にする．

適用可能かを今後検討していく．さらに，S L A M自Track i ng や初期化での探索範囲を広げることで，体の精度評 価においても，再 構成された3 次元点あるレベルまでの精度を出すことはできるが，対応点群データと真値との比較についても検討が必要であが少ないことは3 次元再構成において致命的な要素

る．前述のとおり，真値との比較において繰り返し計となる．よって，可能な限り高いフレームレートのカメ

算が発生してしまうことを解決すべく，より解像度のラを用いることが好ましい．

高い C G 生成ならびにMu lt iC ol - S L A M の処理時

4. 4 今後の課題：アルゴリズムおよび精度評価
一般的に，S L A Mにおける3 次元再構成自体はTrack i ngした特徴点に依存するため，縦孔の模様にほとんど変化が無い場合や，縦孔内の明るさが特間向上が必要である．また，推定されたプローブの運動経路に関しても精度評価が必要となる．

5. まとめ

徴点を得るには不十分な場合は，再 構成が困難に

本研究では，従来 S L A M における初期化の改善なるという課題がある．よって今後の課題として，カと運 動モデルの変更，ならびに球面線形 補間を用

メラキャリブレーションの影 響による経路湾曲を修いたスムージングを実装することによって，プローブ正すべく，キャリブレーション手法の改良，あるいは回転動作条件下でのS L A M においてもTrack i ng

カメラ自体の設定変更などが挙げられる．また，カL o st が発生することなく，3 次元再構成が可能でメラの回転成分のみを最適化する手法 [ 13] を取りあることを示した．この改良によって，3 次元再 構

入れた L - i n f i n it y S L A M [ 14]も近年発 表されてい成の結果に致命的な影響を及ぼす要素，すなわちプ小型探査プローブ搭載の複数広角カメラを用いた縦孔側壁の3次元再構成／榎田 他

ローブの回転角速度やカメラのフレームレートなどを定量的に特定することが可能になった．
実ミッションを想定したシミュレーション検 証では， プローブの 鉛 直 軸 周りの 角速 度 が 60 °/s， カ

217

Robotics 31, 1147.
[11] Mur-Artal, R. et al., 2017, IEEE Transactions on
Robotics 33, 1255.
[12] Scaramuzza, D. et al., 2006, Proc. of the

メラフレ ームレ ート5 f ps の 条 件 下 に お い て も，

2006 IEEE/RSJ International Conference on

Track i ng L ost を生じることなく，3 次元構成が可Intelligent Robots and Systems, 5695.

能であることを示した．今後は，フレームレートや画[13] Chatterjee, A. and Govindu, V. M., 2013, Proc.

素数といったカメラ性能によっても再 構成に用いるof the 2013 IEEE International Conference on

ことができる情報量が変わるため，理学的要求とカComputer Vision, 521.

メラ性能ならびに3 次元再 構成精度とのトレードオ[14] Bustos, Á . P. et al, 2019, Proc. of the 2019

フ検討，さらには，地上の縦孔を使用した実地実験

International Conference on Robotics andなど，実ミッションに向けての改良と検証を行うこと

Automation, 2385.

が必要となる．

謝辞
本論文の執筆ならびに修正にあたっては，国立研
究開発法人産業 技 術総合研究 所 有隅仁博士に多大なるご指摘とご助力を頂きました．この場を借りて深く御礼申し上げます．

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