NISTEP注目科学技術 - 2020_E807
概要
MR技術を活用した屋内ナビゲーションシステム
従来技術を用いたシステムとしては、AR技術を用いたナビゲーションシステムが多く存在します。先行研究では、スマートフォン内の空間に目的地までの経路線を表示させるシステムを構築しています。しかし、その問題点としては、表現されるホログラムの立体感が低下し、経路線が浮いているように見えてしまうことまた、現実の物体と経路線の遮蔽関係が表現できず、現実空間との相互感の表現が低下してしまう
といった問題があり、システムユーザビリティの低下が発生します。
そうした問題点を解決し、屋内ナビゲーションにおけるユーザビリティの向上を目的として、MR技術を用いた屋内ナビゲーションシステムが注目されつつあります。
MRとは複合現実と訳されるもので、現実空間と仮想空間を組み合わせる技術です。
従来技術のARと比較して、デジタル情報の単純な投影ではなく、現実空間の中に仮想空間の情報を表現することにより、現実空間に結び付いたホログラムの描写が可能になります。MRを可能にするデバイスとしてMicrosoft HoloLensと呼ばれるHMDがあり、このデバイスには周辺の現実空間の立体形状を認識する環境認識カメラや被写体までの距離を計測できる深度センサが搭載されています。これらのセンサから得られた値を用いることで、屋内の三次元形状をマッピングすることや、
マッピングした空間に対して指定したテクスチャを正確に張り付けるといったことが可能になります。ナビゲーションシステムではこの技術を用いることで、
事前に設定した複数の目的地に対して、距離を重みとした重み付きグラフを生成し、
作成したグラフに対して最短経路を求めるアルゴリズムであるダイクストラ法を用いることで、目的地までの経路を計算し、算出した経路に沿って擬人化エージェントが
ユーザを先導することができるようになります。
従来技術を用いたシステムとしては、AR技術を用いたナビゲーションシステムが多く存在します。先行研究では、スマートフォン内の空間に目的地までの経路線を表示させるシステムを構築しています。しかし、その問題点としては、表現されるホログラムの立体感が低下し、経路線が浮いているように見えてしまうことまた、現実の物体と経路線の遮蔽関係が表現できず、現実空間との相互感の表現が低下してしまう
といった問題があり、システムユーザビリティの低下が発生します。
そうした問題点を解決し、屋内ナビゲーションにおけるユーザビリティの向上を目的として、MR技術を用いた屋内ナビゲーションシステムが注目されつつあります。
MRとは複合現実と訳されるもので、現実空間と仮想空間を組み合わせる技術です。
従来技術のARと比較して、デジタル情報の単純な投影ではなく、現実空間の中に仮想空間の情報を表現することにより、現実空間に結び付いたホログラムの描写が可能になります。MRを可能にするデバイスとしてMicrosoft HoloLensと呼ばれるHMDがあり、このデバイスには周辺の現実空間の立体形状を認識する環境認識カメラや被写体までの距離を計測できる深度センサが搭載されています。これらのセンサから得られた値を用いることで、屋内の三次元形状をマッピングすることや、
マッピングした空間に対して指定したテクスチャを正確に張り付けるといったことが可能になります。ナビゲーションシステムではこの技術を用いることで、
事前に設定した複数の目的地に対して、距離を重みとした重み付きグラフを生成し、
作成したグラフに対して最短経路を求めるアルゴリズムであるダイクストラ法を用いることで、目的地までの経路を計算し、算出した経路に沿って擬人化エージェントが
ユーザを先導することができるようになります。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
ID | 2020_E807 |
---|---|
調査回 | 2020 |
注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
所属機関 | 大学 |
専門分野 | 情報通信 |
専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
実現時期 | 10年未満 |
分析データ 推定科研費審査区分(中区分) | 61 (人間情報学) |
分析データ クラスタ | 18 (マシンインテリジェンス/ロボティクス・人間工学) |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
ワンフロア内におけるMR技術を用いた屋内ナビゲーションの実現は、実用の目途が立ちつつありますが、階をまたいだ広範囲の環境に対するナビゲーションは実現されていません。
予期される問題として、階段やエレベータの使用に伴う位置推定のずれの発生が挙げられます。そのため、自己位置推定と環境マップの作成を同時に行うSLAM技術に加え、Bluetoothの電波を使用する環境設置型BLEビーコンを位置推定に併用することで、より高精度な屋内位置推定ができると考えます。
予期される問題として、階段やエレベータの使用に伴う位置推定のずれの発生が挙げられます。そのため、自己位置推定と環境マップの作成を同時に行うSLAM技術に加え、Bluetoothの電波を使用する環境設置型BLEビーコンを位置推定に併用することで、より高精度な屋内位置推定ができると考えます。