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J-GLOBAL ID：201602249553795609   整理番号：16A1199760

ステレオカメラを用いた都市環境における自発運動推定のためのロバストな方法

A Robust Method for Ego-Motion Estimation in Urban Environment Using Stereo Camera

著者 (3件)： CI Wenyan (Univ. Shanghai for Sci. & Technol., Shanghai, CHN) ,  CI Wenyan (Nanjing Normal Univ. Taizhou Colledge, Taizhou, CHN) ,  HUANG Yingping (Univ. Shanghai for Sci. & Technol., Shanghai, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 16  号： 10  ページ： WEB ONLY  発行年： 2016年10月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚的オドメトリは,画像情報を用いてエージェント(例えば,車両およびロボット)の自発運動を推定し,自律車両およびロボットのための重要な構成要素である。本論文では,オプティカルフロー解析を用いたステレオリグを用いて,6-DoF自発運動を推定するための堅牢で正確な方法を提案した。カメラの3次元運動および平面画像化モデルを介してオプティカルフロー,深さおよびカメラの自発運動パラメータ間の数学的関係を確立することによって,特徴点のセットを備えた目的関数を作成した。したがって,反復Levenberg-Marquard法を用いて,目的関数を最小化することによって6つの運動パラメータを計算した。ビジュアルオドメトリーの重要なポイントの1つは,計算のために選択された特徴点が可能な限りインリアを含むべきことである。本研究では,まず特徴点とそのオプティカルフローをKanade-Lucas-Tomasi(KLT)アルゴリズムを用いて検出した。フルテキストを表示するKLTアルゴリズムの不一致によって生じる外れ値を除去するために円マッチングを行った。空間位置制約は,KLTアルゴリズムによって検出された点集合から移動点を除外するように課した。特徴点集合をさらに洗練するために,すなわち異常値の影響を排除するために,ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)アルゴリズムを採用した。残りの点は,後続フレームの自発運動パラメータを推定するために追跡した。ここに示されているアプローチを,実際のトラフィックビデオでテストした。その結果により,この方法の堅牢性と精度を証明した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *カメラ ,  *都市環境 ,  *自発運動 ,  ロバスト性 ,  地質構造要素 ,  掘削装置 ,  ロボット ,  *ステレオカメラ ,  内座層
準シソーラス用語： リグ ,  ロバスト

分類 (2件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ステレオカメラ ,  都市環境 ,  自発運動 ,  推定 ,  ロバスト