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J-GLOBAL ID：202102241183934871   整理番号：21A3134339

風景知識を学習するカメラ-LiDAR-DNNによる自己姿勢推定

Camera-LiDAR-DNN-based self-attitude estimation with learning landscape regularities

著者 (2件)： 尾崎亮太 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
資料名： ロボティクスシンポジア予稿集  (ロボティクスシンポジア講演論文集)
巻： 26th (CD-ROM)  ページ： 249-250  発行年： 2021年03月16日 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ロボットの自己姿勢推定のため,カメラとLiDAR-DNN(ディープニューラルネットワーク)ベースの自己姿勢推定法を提案し,学習風景の規則性を考察。
・提案DNNに因る重力方向の自己位置推定の為,カラー画像と深度画像取得から出力の連結フィーチャに因る重力ベクトルの生成までの推定プロセスを詳説。
・提案したカメラ画像とLiDARデータを入力として,そのときの重力ベクトルを推論する静的姿勢推定の実験に於いて,昼夜問わず,より高精度に姿勢推定が可能。
・提案手法の動的姿勢推定の実験に於いて,提案DNNがリアルタイム推定にも適用可能であることを指摘。

シソーラス用語： 推定 ,  自動制御 ,  *Kalmanフィルタ ,  *機械学習 ,  *LIDAR ,  移動ロボット制御 ,  *拡張Kalmanフィルタ ,  *深層学習
準シソーラス用語： 姿勢推定

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (5件)：

• G. Ellingson, D. Wingate and T. McLain, “Deep visual gravity vector detection for unmanned aircraft attitude estimation”, Proceedings of 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS),(2017), pp.5557-5563.
• S. Shah, D. Dey, C. Lovett and A. Kapoor, “AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles”, Field and Service Robotics, (2018), pp.621-635.
• J. Deng, W. Dong, R. Socher, L. Li, Kai Li and Li Fei-Fei, “ImageNet: A large-scale hierarchical image database”,Proceedings of 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), (2009), pp. 248-255.
• K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition”, arXiv preprint arXiv:1409.1556, (2014).
• D. P. Kingma and J. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization”, Proceedings of the 3rd International Conference for Learning Representations (ICLR), (2015).

タイトルに関連する用語 (6件)： 風景 ,  知識 ,  学習 ,  LIDAR ,  自己 ,  姿勢推定