cam-mouse2
カメラマウス仮想設計2
シミュレーションによって、フル迷路解析の可能性を確かめた。
次に実際のハードウェア化について検討する。
画像フィッティングの検討
前項で理想状態の迷路画像復元を行ったが、実際のカメラでは視線方向やカメラ位置、画角の精度はそれほど期待できない。特に仰角の誤差に対する復元画像の位置誤差は大きく、想定した設定で仰角0.2°の誤差が迷路1区画の位置誤差になる。
このため復元画像が迷路区画にフィットするように、射影変換パラメータを調整する必要がある。
実際のカメラの画像で検討するために、1/3サイズのモデル迷路を作り、デジタルカメラで撮影した。
迷路はスチレンボードに紙を貼り、その上に赤いテープを貼ったものである。
カメラは前ページの画像シミュレーションに合わせ、Φ=75°,θ=45°,α=40°,zc=250mm に近づけるように設定した。
zcは迷路の縮尺1/3に合わせて 250/3mm に設置した。
取得した画像サイズは 2272x1704 である。
図７ モデル迷路撮影画像
上のカメラ画像を2値化し、射影変換を行って、迷路画像を復元した。実画像では、カメラの回転と、レンズ歪曲歪みの補正が必要になった。
図８ カメラ補正パラメータ
前ページで定義した Φ、θ、α、xc、yc、zc を手作業で微調整した。これらのパラメータに加え、カメラの光軸まわりの回転 ρ、レンズの歪曲歪み d も調整しないと合わせ込めない。微調整した結果は以下である。
Φ=76.3°、θ=45.7°、α=37°、zc=250mm、xc=13.5mm、yc=11.0mm、ρ=0.7°、d=3%
歪曲歪み d は水平画像サイズ±１に正規化された画像の像高rに対し、r'=r*(1-d*r) に歪んだ画像が撮影されたものというモデルにした。
画像がうねっているが、モデル迷路の平面がわずかにうねっているためと思われる。
これを自動でフィッティングするアルゴリズムを開発する必要がある。
図９ モデル迷路画像からの復元画像
リフトアップ機構
迷路上面から250mmカメラをリフトアップする機構を考える。
シングルアーム型パンタグラフを参考に、図を書いてみた。
収納した状態で前後120mm、高さ(床-カメラ中心)75mm。
伸長した状態で高さ300mm。
リフトアップの過程でカメラの前後位置、仰角が変化する。
リンクの強度は？リフトアップの動力は？動力伝達機構は？
