深度対応ローバー：エッジAIと単眼視による実環境実装の研究

Abstract

本研究では、深度を意識したローバーのナビゲーションについて、シミュレーションおよび実世界の実装を解析し、ステレオビジョンからエッジAIによる単眼の深度推定への移行を強調する。ステレオカメラとOpenCVのStereoSGBMを用いたUnityベースの月面地形シミュレータにより、輝度差（ディスパリティ）マップを生成した。Raspberry Pi 4上に構築した物理ローバーでは、単眼のメートル深度推定にUniDepthV2を用い、リアルタイムの物体検出にはYOLO12nを用いた。シミュレーションではステレオビジョンのほうが高い精度を示したが、単眼アプローチは実世界への展開においてより頑健かつ費用対効果が高いことが示され、深度推定は0.1 FPS、検出は10 FPSを達成した。