文献

J-GLOBAL ID：201702225789894491   整理番号：17A1271686

MonoRGBD SLAM:単眼とRGBD両カメラを用いた同時位置決めと地図作成【Powered by NICT】

MonoRGBD-SLAM: Simultaneous localization and mapping using both monocular and RGBD cameras

著者 (3件)： Yousif Khalid (School of Aerospace, Mechanical and Manufacturing Engineering, RMIT University, Melbourne, VIC 3083, Australia) ,  Taguchi Yuichi (Mitsubishi Electric Research Labs (MERL), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Ramalingam Srikumar (Mitsubishi Electric Research Labs (MERL), Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 4495-4502  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： RGBD SLAMシステムは印象的な結果を示したが,視野(FOV)の限られた場と典型的なRGBDカメラの深さ範囲はまだ離れたフレームを記録するための問題を引き起こしている。,対照的に,単眼SLAMシステムは広角カメラを利用できると深さ範囲制限を持たないが,これはテクスチャ無しシーンに対して不安定であった。二センサの利点を組み合わせるためのRGBDカメラと広角単眼カメラを用いたSLAMシステムを提案した。本システムは単眼フレームからRGBDフレームと2D点特徴からの3D点特徴,RGBDにRGBDとRGBDに単眼画像登録を同時に実行するために使われるを抽出する。カメラの異なるFOVと分解能を補償するために,各広角単眼画像のための複数の仮想画像を生成し,RGBDに単眼マッチングを実行するために仮想像上で計算された特徴記述子を用いた。フレームの姿勢を計算するために,ノードはRGBDと単眼フレームを表し,エッジはノード間のペアワイズレジストレーション結果を示すグラフを構築した。グラフの最小スパンニング木(MST),次にMST結果を用いて可能なミスマッチによる矛盾した姿勢を持つことを枝刈り端を見つける最初にノードの大域的な姿勢を計算した。は最終的に全ての一貫したエッジを用いたグラフ上のバンドル調整を行った。実験を行いその結果,提案システムはRGBDカメラを用いたより多数のフレームを記録し,大規模3D再構成をもたらすことを示した。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： 画像 ,  *地図作成 ,  センサ ,  *単眼 ,  分解能 ,  *カメラ ,  マッチング ,  不整合 ,  三次元 ,  *位置決め
準シソーラス用語： 3D画像再構成 ,  バンドル調整 ,  単眼カメラ ,  テクスチャ ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： SLAM ,  単眼 ,  地図作成