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J-GLOBAL ID：202202274005399213   整理番号：22A1655875

LiDARによる過去の計測情報を再利用した点密度の向上

Improving point density by reusing information from previous LiDAR measurements

著者 (3件)： 渋谷拓己 (明治大) ,  松田匠未 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
資料名： 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)  (SICE SI (CD-ROM))
巻： 22nd  ページ： ROMBUNNO.2H3-07  発行年： 2021年12月15日 
JST資料番号： F1751A  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： ・過去にスキャンした点群を再利用することでLiDARの取得点密度を向上させる手法の提案。
・他のスキャン点群との比較実験を通して,本手法の有効性を提示。
・1スキャン点群の方は,点密度が低い状態であるのに対し,本手法は物体の形状を崩すことなく点密度を向上させていることを確認。

シソーラス用語： *LIDAR ,  点群 ,  再利用 ,  移動ロボット ,  自律ロボット ,  視野 ,  クラスタ化 ,  推定 ,  Kalmanフィルタ ,  ロボット構成要素 ,  走査 ,  自律移動ロボット ,  速度推定 ,  改変
準シソーラス用語： クラスタリング ,  スキャン

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (5件)：

• Onda, K., Oishi, T., Kuroda, Y.:“Dynamic Environment Recognition for Autonomous Navigation with Wide FOV 3D-LiDAR” IFAC-PapersOnLine, 51(22), 2018, pp.530-535(2018)
• J.Pena Queralta, F.Yuhong, L.Salomaa, L.Qingqing, T.N.Gia,Z.Zou, H.Tenhunen, T.Westerlund: “FPGA-based Architecture for a Low-Cost 3D Lidar Design and Implementation from Multiple Rotating 2D Lidars with ROS” Proceedings of IEEE Sensors, 2019, pp.2-5(2019)
• S.Thrun,W.Burgard and D.Fox:”Probabilistic ROBOTICS”,MIT Press, 2005 MIT Press 2005, pp.253-275(2005)
• 片倉大輔, 黒田洋司:“3D LIDAR による形状情報を用いた複数人物検出とトラッキング”,第21回ロボティクスシンポジア, 長崎, 2016 pp.(2016)
• Rusu, R. B:”Semantic 3d object maps for everyday manipulation in human living environments”KI-Kunstliche Intelligenz, 2010, pp.345-348(2010)

タイトルに関連する用語 (4件)： LIDAR ,  計測情報 ,  再利用 ,  密度