大学発ベンチャーとして、(株)アミロボテック(https://www.amirobo.tech/)を大学の寮で設立し、京都のテック企業としても活動。HRIやVR分野にて、人とロボットの快適なインタラクション研究に従事し、研究基礎技術の応用化のためのアプリ開発等も行う。インタラクティブメディア設計学研究室インタラクティブメディア設計学研究室の助教の藤本雄一郎です。インタラクティブメディア設計学研究室では、コンピュータで作られた情報を実世界に重ねあわせて表示する拡張現実感(AR)技術を中心としつつ、VR(バーチャルリアリティ)、CV(コンピュータビジョン)、CG(コンピュータグラフィクス)、HCI(ヒューマンコンピュータインタラクション)、HRI(ヒューマンロボットインタラクション)について広く研究しています。Reality、SAR)の研究について、ご紹介します。「AR」という技術はポケモンGOなどのゲーム分野で既に広く普及していますが、ご存知の通り、これらはスマートフォンやタブレットを使用しています。最近ではMicrosoftのHoloLensなどの頭に被る・かけるディスプレイ(ヘッドマウントディスプレイ、スマートグラス)を使用したARも実用化され始めています。これらとは別に第3のAR(?)が存在します。それが、プロジェクタを使用する「SAR」です。SARは、対象物や環境に対してプロジェクタ光を当てることで、その見た目を変化させたり、情報を提示したりする技術の総称です。SARの最大のメリットとして、ユーザがデバイスやセンサを持ったり装着したりしなくてよいことが挙げられます。建物などに対する「プロジェクションマッピング」をご覧になったことがある方は多いかもしれませんが、これも、SARの一つであると言えます。他には、ディズニーランドなどのテーマパークのアトラクションの中でも視覚効果として数多く採用されています。マイナーなようで、実は意外と使われているSAR、この分野で、私が行った研究を三つほど駆け足で紹介します。一つ目は、私が奈良先端大の博士後期課程学生だった2013、2014年ごろの少し古い研究です。当時、ほとんどのSARは、建物外壁や部屋の壁面など、動かず、かつ形が変化しない物体を対象としていました。プロジェクションマッピングでは、事前に対象物の形状を把握しておくことで、それにピッタリと合うように投影すべき映像を変形させる必要があります。対象物の位置や形状が分かっている場合、この変形処理は、事前に一度行えば良いため、技術的には比較的容易です。それに対し、この研究では、人が着ている衣服(布)のように位置や形状が変化する対象に対して、投影を行える技術を提案しました。人の目に見えにくいインクを用いて、ドットパタンを布の全体にあらかじめ印刷しておきます。このドットパタンは一見すると、どれも同じに見えるものの、実は、微小領域単位で見ると、他の箇所には同じ配置が存在しないように、布全体に対して配置されています。そのため、赤外カメラでそれを観測することで、布の移動や形状の変化を即座に認識することができるのです。図1:柔軟物体への投影。次に、2017、2018年頃に行った研究を紹介します。居酒屋やカフェなどで食べ物の写真を撮った際に、より美味しそうに、より魅力的に見せるために、色味や明るさをスマホのアプリなどで加工することは広く行われてますが、それを現実世界で行いたい、と考えた研究です。様々な食品(サンプル)に対し、光の当て方を変化させた様々な画像を用意し、クラウドソーシングで、人が「美味しそうだと感じる度合い」データをたくさん収集しました。そのデータをもとに、プロジェクタの光投影により、食べ物の色味や明るさ、ハイライトなどの見た目を変化させるSARシステムを作成しました。被験者実験により、通常の環境光よりも、食べ物をおいしく見せる投影光条件が多くの食べ物に存在することを示しました。この技術は、レストランなどの店先で食品サンプルに対して使用することで、販促に利用できると考えています。任意の料理に対して最適なパラメータを自動で算出する研究を行いたいのですが、これは道半ばで止まっています。図2:食品の見た目の変化。2021年に始めた最新の研究を紹介します。Edgeの本旨に沿ってきましたので、少し長めに説明します。従来のほとんどのSARは、夜の屋外や、電気を消した屋内など、暗い場所で使用されていました。暗い環境の方が投影光が綺麗に見える、ということが理由の一つですが、他にも、明るい領域ではプロジェクタの位置合わせ(カメラなどによる計測を伴う事前準備)が困難となる、という別の技術的問題がありました。後者を解決すれば、明るい環境でも投影が行えるようになり、SARの応用範囲が広がるのでは?と考え、この研究を始めました。一般的に、この位置合わせには、まずプロジェクタとカメラの各画素の対応関係を高い精度で求める必要があります。環境中の光が強いと、カメラのダイナミックレンジの問題(普通のカメラは、明るい場所と暗い場所を両方一度に綺麗に撮影することが難しい)から、この対応関係取得が難しくなります。そこで、この研究ではイベントカメラという特殊なカメラを使いました。暗くなった)」と「変化が起きた時間」だけを出力します(つまりカメラといいつつ、いわゆる画像は出力されません)。一見するとこれは普通のカメラにも劣っているように見えますが、この特殊な構造が、実は、極めて小さな遅延、人の目とほぼ同等の広いダイナミックレンジ、小さなコントラスト変化を敏感に取得可能、などの上記の問題に適した特性を生み出しています。この研究では、この特性を利用した対応関係取得方法を提案することで、かなり明るい屋内での安定した投影を実現しました。応用先の一例としては、テニス(屋内コート)、アイスホッケー、体操などの訓練や観客への情報提示が挙げられます。今後は、上記の遅延が小さいという特性を活かし、非常に高速に動作する対象物に投影できるような技術を研究していきたいと考えています。イベントカメラを用いたSARによる明るい屋内での投影例さて、今回は、駆け足でSARの三つの研究をご紹介しました。他のARと比較して、あまり知られていないSARについて、この記事を読んでいただいた方に少しでも興味を持っていただけたなら幸いです。一緒に研究したい、という方もお待ちしています。修士・博士(工学)を取得。