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J-GLOBAL ID：201602240552897830   整理番号：16A1407392

屋外大規模登録のためのGPUベースの発見的脱出【Powered by NICT】

GPU-based heuristic escape for outdoor large scale registration

著者 (6件)： Yin Peng (State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049) ,  Gu Feng (State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China) ,  Li Decai (State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China) ,  He Yuqing (State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China) ,  Yang Liying (State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China) ,  Han Jianda (State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： RCAR  ページ： 260-265  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均一ロボットは屋外環境における単一型ロボットよりもより高い認識能力を導入した。一つの重要な問題は,実時間で連携したロボットからの3D環境モデルを,特に構造化されていない環境にすることである。屋外環境レジストレーション法に関する著者らの以前の研究に基づいて,本論文では,大規模不均一ロボットレジストレーションのためのGPUベース強化ICP法を導入した。最初に,伝統的なICPフレームワークにおけるGPUベース最近傍探索を組み合わせた。第二に,局所最小問題のための測定と評価モデルを提案した。第三に,実時間で脱出変換を生成するためのGPUに基づく発見的脱出法を提案した。一無人航空機と1つの無人表面車両を含む実験は,提案した技術を検証した。実験結果は,提案した方法の性能を実証するために正常ICPレジストレーションアルゴリズムと比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 構造形成 ,  近傍探索法 ,  三次元 ,  *ロボット ,  環境モデル ,  無人機
準シソーラス用語： 評価モデル ,  実時間 ,  屋外環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 屋外 ,  大規模 ,  GPU ,  発見 ,  脱出