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J-GLOBAL ID：201702279593109296   整理番号：17A0116373

単一カメラと区分的平面形状プライア(prior)を用いた構造化同時位置決めと地図作成(SLAM)【Powered by NICT】

Structured simultaneous localization and mapping (SLAM) with single camera and piecewise planar shape prior

著者 (2件)： Zhang Jiyuan (Key Laboratory on Machine Perception, Peking University) ,  Gan Rui (Key Laboratory on Machine Perception, Peking University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSAI  ページ： 102-107  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： 本論文では,カメラ局在化,シーン再構成と平面表面検出に対するジョイントアプローチを述べた。都市環境における多くの人工物体は,平面表面部分を含有しており,そのシーンに関するある形状知識を与えられたとき局在化と再構成のあいまいさは減少または解くことができるという事実に基づいている。平面表面をボトムアップ構築,シーンモデリングを符号化するための統一されたパッチ状エネルギー定式化に区分平面モデルを用いることを提案した。古典的単眼SLAMによって提供された3D情報はフレーム間のゆっくり変化するスケールに起因する,信頼できないが,著者らの構造化推論アプローチであるロバスト検出両面でき,カメラ運動とシーン形状を検索する。も分離した2次元平面追跡法と計算の複雑さを低減し,性能をさらに向上させるために非線形最適化戦略を提供した。TUM[1]ベンチマークからの実際の実験結果は,提案したアルゴリズムはより正確なカメラ局在化とシーン再構成結果を生成することにより最先端より優れていることを実証した。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： 計算量 ,  *地図作成 ,  三次元 ,  都市環境 ,  *カメラ ,  ロバスト性 ,  *構造形成 ,  ベンチマーク ,  二次元 ,  曖昧さ ,  *位置決め ,  再構成
準シソーラス用語： 非線形最適化 ,  局在化 ,  *SLAM , 【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 (4件)： 平面形状 ,  構造化 ,  地図作成 ,  SLAM