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巨額資金調達のARスタートアップMagic Leap、空間認識を高速化 製品の情報は依然不明


ARヘッドセット(MRヘッドセット)を開発するMagic Leap社は最近、同社が開発する新型の空間トラッキング技術『Deep SLAM』と、それに関する論文を公開しました。これは従来のSLAM技術(位置特定と環境地図作成に関する技術)にディープラーニングを用いるもので、これによって空間トラッキングの精度が大幅に向上します。

Magic Leap社は、ARヘッドセットを開発中のスタートアップです。これまで総額14億ドル(約1,680億円)の資金調達を行っていますが、開発中のプロダクトに関する情報が発表されず、数ヶ月おきにティザー動画やCEO発言などによって散発的な情報が明らかになる状態が続いています。

『Deep SLAM』とは

この論文は同社の研究者であるDaniel DeTone氏、Tomasz Malisiewicz氏、Andrew Rabinovich氏らによって執筆されました。

空間認識技術『Deep SLAM』は、CNN(Convolutional Neural Network=畳み込みニューラルネットワーク)を用いて位置特定と環境地図作成を行うもので、CNNを用いることで画像認識や物体の分類精度が飛躍的に向上します。

『Deep SLAM』ではMagicPointとMagicWarpという2つのCNNを使用します。MagicPointは2D画像上の特徴的な箇所にポイントを打つことで空間認識に必要な情報を取得します。

MagicPointがペア画像に打ったポイントは、2つめのCNNであるMagicWarpが認識、ホモグラフィ(射影変換)を用いた計算によってポイントを関連づけ、周囲の空間を認識します。これら一連の動作はリアルタイムで行うことが可能で、CNNを用いることで従来の空間認識の精度が大幅に向上します。

従来のSLAMでは複雑なローカルポイント記述子を使用していましたが、Deep SLAMではポイントの位置のみを使用します。開発チームによると、Deep SLAMのパフォーマンスは従来のものと比べて「圧倒的な差がある」とのことです。

また、この論文の結論として「ディープラーニングを活用したSLAM技術を大規模に展開する日はそう遠くない」としていることからも、Magic Leapがこの新技術を同社のARデバイスに搭載するものと思われます。

Magic Leapの論文はこちら(英語、pdf)
https://arxiv.org/pdf/1707.07410.pdf

(参考)
Road to VR / Magic Leap Researchers Reveal “Deep SLAM” Tracking Algorithm(英語)
https://www.roadtovr.com/magic-leap-researchers-reveal-deep-slam-tracking-algorithm/

Mogura VRはRoad to VRのパートナーメディアです。


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