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J-GLOBAL ID：202402223750485038   整理番号：24A1276292

拡散モデルを用いたリサンプリングによる3D LiDARデータの欠損補完

LiDAR Completion by Resampling with Diffusion Models

著者 (2件)： 中嶋一斗 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  倉爪亮 (九大 大学院システム情報科学研究院)
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： 29th (CD-ROM)  ページ： ROMBUNNO.2A1  発行年： 2024年 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  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： ・自律移動ロボットなどに利用される距離センサLiDARでは,3D点群データについて疎な点群や欠損補完問題があるため,本研究では事前知識をもとにしたデータ復元手法について検討。
・拡散モデルの1つであるノイズ除去拡散確率モデル(DDPM)を用いた生成モデルと,学習済みモデルを活用したリサンプリングによるデータの欠損補完を行う手法について提案。
・逆拡散過程に用いるニューラルネットワークなどのモデルアーキテクチャ,損失関数,空間帰納バイアスや拡散モデルを用いた欠損補完を示し,評価実験により有効性を検証。

シソーラス用語： 移動ロボット ,  自律ロボット ,  数学モデル ,  信号標本化 ,  *LIDAR ,  データ ,  走査装置 ,  センサ ,  測定データ ,  補完 ,  雑音低減 ,  確率モデル ,  モデル ,  ニューラルネットワーク ,  損失関数 ,  拡散 ,  実験 ,  LIDARデータ ,  *拡散モデル ,  距離センサ ,  自律移動ロボット ,  生成モデル ,  疎データ ,  点群データ ,  評価実験 ,  三次元測定器 ,  *欠測値
準シソーラス用語： 3Dスキャナ ,  ノイズ除去 ,  リサンプリング ,  逆拡散 ,  *欠損データ

分類 (7件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  確率論  (AB09000O) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡散モデル ,  リサンプリング ,  3D ,  LIDARデータ ,  欠損 ,  補完