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車載ステレオカメラ研究の第一人者・實吉准教授のステレオビジョンアルゴリズムを採用
2019年9月末販売終了
ステレオビジョンIPスイート - 富士ソフト社製
Stereo Vision IP Suiteとは、Intel(Altera) のFPGAを採用することで、「柔軟なカスタマイズ性」「コンパクト設計」「低消費電力」を実現させた、評判のステレオカメラです。ステレオカメラの応用や組み込みシステムの開発が容易となり、開発時間の短縮や開発製品の価格抑制に寄与します。
広範囲な組み込み機器に利用できるIntel(Altera) のFPGAを採用しています。ステレオカメラの応用やシステム開発が容易となり、開発時間の短縮・開発機器のコスト削減に寄与しています。
東京工業大学・實吉敬二准教授のステレオビジョンアルゴリズムを採用。FPGAの採用が可能になり、高性能ながらコンパクト(小型)設計を実現させた評判になりました。小型であるため自動車(車)だけでなく、幅広い機器に搭載することができます。
FPGAのステレオビジョンアルゴリズムの並列実行が可能に。MPUやDSPに比べ高フレームレートの処理を低消費電力で実現しました。さらに、従来のソフトウェア処理では不可能だった、速い速度での高解像度データ取得が可能。
ステレオカメラとは、赤外線やミリ波レーダーに並ぶ、距離センサの一種で、人間が眼で物を見るときの三角測量の原理を応用したステレオ方式のデジタルカメラです。キャリブレーションの精度も高くなっており、単眼のデジタルカメラではなく平行に置かれた左右2台(ステレオ)のデジタルカメラで別々の方向から写真(画像)を撮影。生成(出力)された視差データから、カメラと対象表面までの距離を測定します。カメラからの距離から、周辺空間の凹凸情報や立体物(被写体)の大きさ、奥行きや位置を瞬時に計測できるのに加え、赤外線やミリ波レーダーでは難しい、走行領域の境界となる側壁や路肩、白線、黄線などの路面のマークまで高画質で検出します。そのため、一眼レフカメラなどと同様、レンズや撮像素子の解像力、感度や画質なども重要になってきます。また、普通のカメラのレンズに取り付けることで、ステレオカメラと同様の写真が撮影できるアダプターも存在します。 ステレオカメラは、眼で視る物体認識の代替手段として、幅広い日本のメーカー(会社)の製品に応用(搭載)されています。
ステレオビジョン機能により、カメラで撮影した写真(画像)から特定の物体までの距離を速い速度で計測。ステレオ方式による視差情報で立体(3D)での距離認識をするため、空間内で物体の検知、追跡をリアルタイムかつ高精度で可能にします。
2台のカメラで撮影・左右視差を検出。誤差0.1ピクセル未満のサブピクセル精度でパターン・マッチング(照合)処理を行い、視差データを生成して物体との距離を認識します。
視差および距離計測データから3D物体検出し、その位置および大きさ(サイズ)を特定します。
3D座標データと移動ベクトルデータを使用して、障害物(歩行者・自転車)の位置を予測し、追跡を行います。
ステレオカメラの代表的な利用例は、自動車の衝突を未然に自動で防止(回避)する「先進運転支援システム(ADAS)」です。その他にも、ステレオビジョンIPスイートによって、ロボットアームの制御や防犯・セキュリティ対策など、さまざまな分野の組み込み製品に活用(搭載)され評判になっています。
車載カメラで障害物を検出・位置予測し、衝突事故を防止(回避)する自動ブレーキサポートなど、自動車先進運転システム(ADAS)に応用されております。安全で快適な運転の実現に向け、大きく貢献しています。
製造や物流などの産業分野では、ステレオビジョンにより3Dデータを高速で取得することで、ロボットアームを効率良く制御できます。
ステレオビジョンを店舗内に設置することで、顧客の動線データを蓄積することができます。これらのデータを解析し、陳列レイアウトの改善に役立てることができます。
周辺空間の3D情報と監視カメラの映像を組み合わせることで誤検知を低減。防犯対策として活用されています。3D空間上での監視・進入禁止範囲の設定など、3Dならではの特殊監視機能も備えています。
ステレオカメラの原理は人間の目と同じで、平行に設置した左右2台のカメラ(ステレオ方式)で撮影した画像(イメージ)を、奥行きや間隔も含め立体的に見ます。キャリブレーションの精度も高くなっているので、写真の歪みの補正、視差情報を元に正確な距離の計測、物体の検知や追跡が可能になっております。
歪みの補正・校正機能により、レンズの歪みから生じる撮影した画像の歪みを補正し、2台のカメラの位置ずれを校正。ステレオマッチング処理で、映像を誤差 0.1 ピクセル未満でマッチングします。
ステレオマッチングとは、2次元の画像データから、視差情報を元に3次元の情報を得る手法のことです。視差の計算にSAD (Sum of Absolute Difference) 方式を採用。左右のカメラで撮影した写真から正確な距離を測定します。
3D視差情報による距離計測から立体物を検知し、物体の大きさなどを情報化します。さらに、3D座標データと移動ベクトルデータを使用した位置予測により、フレーム間で同一物体を追跡し続ける物体追跡機能も備えています。
カメラのマウント位置は、温度や振動などの影響を受け、時間の経過とともにズレが発生し、撮影した写真の視差情報の密度と距離情報の精度が低下していきますが、自動校正でこの精度を維持することが可能です。※据置型(監視カメラなど)のアプケーション向け機能
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