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J-GLOBAL ID：201702278859967437   整理番号：17A0214514

屋内環境におけるレーザデータに基づくアクティブループ閉鎖【Powered by NICT】

Active loop closing based on laser data in indoor environment

著者 (4件)： Li Xianshan (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei Province, China) ,  Sun Maoyuan (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei Province, China) ,  Liu Zhenjun (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei Province, China) ,  Zhao Fengda (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 807-812  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： 人工知能では,ループ閉鎖はSLAM研究は効率的かつロバストに役立つことを同時位置決めと地図作成(SLAM)の重要な問題である。移動ロボットのためのSLAMにおけるループ閉鎖時に時間と共に直線的に増加するシーンマッチングの量の問題を解決するために,幾何学的シーンを分類し,屋内廊下環境で類似していたフレーム集合を決定するための提案したレーザ距離計に基づく方法。旋削関数に基づき,シーンのセグメント特徴を迅速に設計した新しい線分抽出法。第二に,基本的に類似した一連のフレームは,シーンエントロピー,走査面積と近い走査面積に従って構築した。最後に,回転角の配列と幾何学的シーンを記述する方法を回転角ヒストグラムに基づいて提案した。最長共通部分列マッチングとHuモーメントベース輪郭マッチングを用いて,同様のフレームのコンパクト集合と質問フレームの最良整合フレームを見出した。実験はコンパクト集合と最良整合フレームを効率的かつ正確に得られ,それに,シーンマッチングの量は大きく減少させることができた基づくことができることを証明した。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： 位置決め ,  マッチング ,  人工知能 ,  地図作成 ,  回転角 ,  移動ロボット ,  旋削 ,  ロバスト性 ,  ヒストグラム ,  廊下 ,  *屋内環境
準シソーラス用語： 線分 ,  レーザ距離計 ,  *屋内 ,  SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 屋内環境 ,  レーザ ,  ループ ,  閉鎖