生涯視覚位置決めのための概要マップ【Powered by NICT】

Muehlfellner Peter; Buerki Mathias; Bosse Michael; Derendarz Wojciech; Philippsen Roland; Furgale Paul

文献

J-GLOBAL ID：201702239612831939 整理番号：17A0660997

生涯視覚位置決めのための概要マップ【Powered by NICT】

Summary Maps for Lifelong Visual Localization

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資料名：
巻： 33 号： 5 ページ： 561-590 発行年： 2016年
JST資料番号： B0014C ISSN： 1556-4959 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ローカリゼーションのための視覚を用いたロボットは季節的及び構造変化を受けることを環境を処理する必要があり,照明と気象条件の変化の下で動作する。はこれらの種類の変化する環境のロバストで計量正確なオンライン局在化を提供するために設計された生涯位置決めおよびマッピングのためのフレームワークを提案した。本システムはオフライン地図作成,地図要約,およびオンライン局在の反復。オフラインマッピングヒューズは複数の視覚的変化データセットからのデータ,新しい情報を組み込むことにより,環境を変えることを扱う。これらデータを通過するオンライン位置決めシステムに前に,マップをまとめ,局在化に有用であると考えられる唯一のランドマークを選択することである。要約地図にまだ計算が効率的であることが自然環境における視覚情報の変化に正確でロバストなオンライン局在化を可能にした。は,複数の地図から局在化のための有用な特徴を選択するための要約政策の数を提示し,定位性能と計算の複雑さの間のトレードオフを調べた。システムは77記録に評価し,全長30kmの16か月間屋外で収集した。これらのデータセットは,全季節,日中の各種の時間,日照,雨,霧,雪などの気象変化をカバーしている。年間を通じて収集したデータをスパンする一貫したマップを構築し,昼-夜遷移をカバーできることを示した。ランドマーク観測上で計算された簡単な統計は,季節,照明,気象条件の広い範囲でロバストで高精度な位置決めを可能にする要約地図を生成するために十分であった。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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ロボットの運動・制御 , ロボットの設計・製造・構造要素

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