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J-GLOBAL ID：201702215884220351   整理番号：17A1397604

非反復SLAM【Powered by NICT】

Non-iterative SLAM

著者 (3件)： Wang Chen (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, 639798, Singapore) ,  Yuan Junsong (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, 639798, Singapore) ,  Xie Lihua (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, 639798, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAR  ページ： 83-90  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の目標は,深さカメラと慣性センサに基づくマイクロロボットシステムのための十分な軽いことが高密度SLAMのための新しいフレームワークを作成することである。特徴ベース法と直接法は,視覚SLAMにおける二主流である。両方法は反復解法による測光または再投影誤差は計算的に高価であることを最小化する。この問題を克服するために,筆者らは,計算量を減らすために,非反復フレームワークを提案した。高度/方向基準システム(AHRS)と軸測投影図を利用して,6自由度(DoF)データを,点群はそれぞれ独立した空間における整合できるようにした。第二に,単一キーフレーム訓練に基づくマッチングプロセスでは,Fourier変換により周波数領域,閉じた形の非反復解を与えるで行われている。このようにして,時間計算量はO(n logn)に還元され,ここでnは各フレームの整合点の数である。著者らの知る限り,この方法は視覚SLAMにおけるデータ連合のための最初の非反復とオンライン訓練可能なアプローチである。最先端と比較して,高速で動作し,かつ同程度の精度で,さらに高い分解能で三次元マップを得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数領域 ,  測光 ,  高速度 ,  点群 ,  *計算量 ,  分解能 ,  視覚 ,  カメラ ,  三次元 ,  Fourier変換 ,  逐次近似 ,  自由度
準シソーラス用語： キーフレーム ,  慣性センサ ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 反復 ,  SLAM