プロダクト

Unreal Engine 魚眼レンダリング

魚眼・超広角カメラ映像をUnreal Engineで自在にシミュレーション

多様なレンズモデルに対応した魚眼レンダリングをリアルタイムで実現し、画像認識AIやシミュレーション開発における検証効率と生産性を向上させます

CHALLENGES

画像生成・シミュレーション開発における課題

  • 魚眼・超広角の再現の難しさ

    従来のレンダリングでは180度以上の視野角や歪みを伴うレンズ特性を正確に再現することが難しく、実機との差異が発生します

  • 複数データ生成の非効率性

    カラー画像と距離画像・ラベリング画像を個別に生成する必要があり、開発負荷が増大してしまいます

  • リアルタイム処理の負荷の高さ

    高精度な画像生成には大きな計算コストがかかり、試行錯誤のスピードが低下します

  • 実機検証に依存した開発

    実環境での撮影やデータ収集、検証に多くの時間とコストがかかり、柔軟な開発が困難です

Unreal Engine 魚眼レンダリングで解決

  • 魚眼・超広角の高精度シミュレーション

    等距離射影・等立体角射影など多様なレンズプロファイルに対応し、実機に近いカメラ特性を再現します

  • 複数画像の同時出力

    カラー画像と距離・ラベリング画像を同一カメラから同時生成できます

  • リアルタイム高速レンダリング

    GPU処理により高精度な魚眼映像をリアルタイムで生成できます

  • 仮想環境による効率的な検証

    シミュレーションによりコストを抑えながら効率的に大量のデータ生成と検証が可能になります

OVERVIEW

Unreal Engine上で実現する魚眼カメラシミュレーション

Unreal Engineの標準機能では難しい180度以上の広視野角や魚眼特有の歪み表現に対応し、等距離射影や等立体角射影など複数のレンズモデルをサポートします。GPUによる高速処理によりリアルタイム描画が可能で、開発中のシーンを即座に確認できます。さらに、フォトリアル画像に加えて距離画像やラベリング画像を同時に生成できるため、機械学習や画像認識の研究開発におけるデータ生成効率を大幅に向上させます。自動車、ロボティクス、監視システムなど幅広い分野で活用されています。

FEATURES

Unreal Engine 魚眼レンダリングの強み・特徴

FEATURE 01

魚眼・超広角カメラシミュレーション

さまざまな魚眼カメラや超広角カメラに対応し、独自の歪みパターンも再現できます。等距離射影や等立体角射影などのレンズモデルをサポートし、用途に応じた柔軟なカメラ設定が可能です

FEATURE 02

学習・検証向けデータの同時生成

フォトリアルな画像に加え、距離画像やラベリング画像など、機械学習や認識開発に必要な各種データを同時に出力することができます。データ生成工程を効率化し、R&Dの生産性向上に貢献します。

FEATURE 03

GPU処理による現実的な表示パフォーマンス

UEに標準搭載されていない魚眼カメラ表示を、GPU処理によりリアルタイムで実現します。NVIDIA社製GeForce RTX 2080 Tiでの検証では、2K映像を20fps以上で表示可能です。リアルタイムプレビューにより開発サイクルを短縮し、迅速な検証を可能にします。

USE CASES

活用シーン

USE CASE 01

自動運転・ADAS開発

魚眼カメラによる周辺認識や駐車支援の検証に活用されます。仮想環境で多様な状況を再現し、安全性評価を効率化できます

USE CASE 02

監視・セキュリティシステム

広範囲をカバーする魚眼監視カメラの映像検証やAI学習データ生成に利用できます

USE CASE 03

ロボティクス・視覚認識研究

ロボットの視覚センサーとして魚眼カメラ挙動を再現し、認識アルゴリズムの精度向上に貢献します

USE CASE 04

外観検査・品質管理(画像認識)

魚眼・広角カメラを用いた外観検査や3D品質管理向けに、検査環境の再現や学習データ生成が可能です。

WHY CHOOSE US

採用メリット

CASE STUDIES

導入事例

FAQ

よくあるご質問

Unreal Engine標準機能では、魚眼や180度を超える超広角カメラの再現は容易ではありません。当社では、等距離射影や等立体角射影などのレンズモデルに対応し、実機に近い歪み表現を実現します。これにより、実環境に近い条件でのシミュレーションや検証が可能となります。

フォトリアル画像に加え、距離画像やラベリング画像を同一カメラから同時に生成できます。撮影条件や環境を変えたデータも効率的に作成できるため、教師データの準備コストを削減しつつ、認識精度の向上や検証の高速化に貢献します。

はい、魚眼・広角カメラを用いた外観検査や3D品質管理にも活用できます。仮想環境で照明や配置条件を再現し、多様なパターンの検査データを生成できるため、不良検出や検査アルゴリズムの開発・評価を効率化できます。製造業における自動化や精度向上にも有効です。

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