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J-GLOBAL ID：202302252867149642   整理番号：23A0406560

特徴点抽出手法の変更及び対象領域の制限によるビジュアルオドメトリの性能改善

Improvement of Visual Odometry Based on Suitable and Restricted Feature Point Extraction

著者 (3件)： XUE JunFeng (明治大 大学院理工学研究科) ,  安達美穂 (明治大 理工) ,  宮本龍介 (明治大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 293(SIS2022 23-39)  ページ： 56-61 (WEB ONLY)  発行年： 2022年11月28日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ロボットの自律移動では,地図上のロボットの位置を正確に求めることが重要である.カメラを用いた手法としてビジュアルオドメトリがあり,IMUと組み合わせることでスケール推定も可能な手法としてVINS-Monoがある.しかし,現実のロボットの動作においては並進運動や回転運動が頻繁に発生するため,有効な特徴点が得られず,周囲の動的物体に起因する外れ値によって精度が低下する.本稿では,これらの問題を解決するために,特徴点抽出手法の改善及び意味論的領域分割に基づく外れ値の除去に取り組む.実環境において取得されたデータを用いた実験の結果,特徴点抽出手法を変更することにより,精度向上が確認された.また,動的物体が多数存在する状況においては,意味論的領域分割に基づく外れ値の除去も有効であった.(著者抄録)

シソーラス用語： 点 ,  抽出 ,  *距離測定 ,  *ロボット ,  移動ロボット ,  自律ロボット ,  位置 ,  カメラ ,  意味論 ,  改良 ,  並進 ,  回転 ,  自律移動ロボット ,  特徴点
準シソーラス用語： *ビジュアルオドメトリー ,  高精度化

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (21件)：

• G. Klein and D. Murray, “Parallel tracking and mapping for small ar workspaces,” Proc. IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, pp.225-234, 2007.
• C. Forster, M. Pizzoli, and D. Scaramuzza, “SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry,” Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp.15-22, 2014.
• J. Engel, V. Koltun, and D. Cremers, “Direct sparse odometry,” Proc. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.40, no.3, pp.611-625, 2018.
• R. Mur-Artal, J.M.M. Montiel, and J.D. Tardos, “ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM system,” IEEE Trans. on robotics, vol.31, no.5, pp.1147-1163, 2015.
• R. Mur-Artal and J.D. Tardós, “ORB-SLAM2: An open-source SLAM system for monocular, stereo, and RGB-D cameras,” IEEE Trans. on Robotics, vol.33, no.5, pp.1255-1262, 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴点 ,  手法 ,  制限 ,  ビジュアルオドメトリ ,  性能改善