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J-GLOBAL ID：201702231302955686   整理番号：17A1271754

リアルタイムにおける低ドリフトと正確なマッピングでの積極的な運動推定を可能にする【Powered by NICT】

Enabling aggressive motion estimation at low-drift and accurate mapping in real-time

著者 (2件)： Zhang Ji (Kaarta, Inc.) ,  Singh Sanjiv (Kaarta, Inc.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 5051-5058  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： オンライン自己運動を推定し,横断環境のマップを構築し,3Dレーザ,カメラ,IMUからのデータを活用するデータ処理パイプラインを示した。Kalmanフィルタまたは因子グラフ最適化を用いた従来の方法と異なり,提案した方法は,逐次的な,多層処理パイプラインを採用し,粗から精への運動を解く。得られたシステムは,高周波,低遅延自己運動推定,緻密,正確な3D地図の位置合わせを可能にする。さらに,システムである自動再構成バイパス破壊モジュールによる取扱いセンサ分解が可能であった。,高度に動的な運動の存在下と同様に暗,テクスチャーのない,構造の無い環境で動作できる。実験の間,システムは9.3kmの高速道路速度駆動(33m/sまで)のようなナビゲーションとロバスト性w.r.t積極的な運動の相対位置ドリフトの0.22%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： 最適化 ,  カメラ ,  再構成 ,  データ処理 ,  *ドリフト ,  高速道路 ,  三次元 ,  Kalmanフィルタ ,  *動き推定 ,  ロバスト性 ,  HF【周波数】 ,  センサ
準シソーラス用語： 因子グラフ ,  自己運動 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： リアルタイム ,  ドリフト ,  マッピング ,  運動推定