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J-GLOBAL ID：201702247713273691   整理番号：17A0795777

実時間視覚-慣性走行距離計測のための多様体前組込み【Powered by NICT】

On-Manifold Preintegration for Real-Time Visual--Inertial Odometry

著者 (4件)： Forster Christian (Robotics and Perception Group, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Carlone Luca (Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Dellaert Frank (College of Computing, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Scaramuzza Davide (Robotics and Perception Group, University of Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 33  号： 1  ページ： 1-21  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 視覚-慣性走行距離計測法(VIO)に対する現在のアプローチは非線形最適化による高度に正確な状態推定を達成することができた。しかし,軌道は時間に渡り成長するリアルタイム最適化迅速には実行不可能になるこの問題はさらに慣性測定が高率で,従って,最適化における変数の数の急速な成長につながる事実により強調した。本論文では,単一相対運動制約条件に選択されたキーフレーム間のpreintegrating慣性測定によりこの問題に取り組んだ。その最初の貢献は,回転群の多様体構造を検討し適切に組込前理論である。生成測定モデルだけでなく回転騒音の性質を議論し,事後状態推定器最大値に対する表現を導いた。理論開発は最適化と解析的形式における事後バイアス補正に必要な全てのヤコビアンの計算を可能にする。第二の寄与はpreintegrated慣性測定ユニット(IMU)モデルは,因子グラフの統一フレームワークの下での視覚-慣性パイプラインに継ぎ目なく統合できることを示すことである。これは漸次的スムージングアルゴリズムの応用と視覚測定のための無構造モデルを用い,三次元点上の最適化を回避することを可能にし,更に計算を加速する。実および模擬データセット上で提案単眼VIOパイプラインの広範な評価を行った。結果は,著者らのモデル化の努力を実時間で正確な状態推定をもたらし,最先端技術アプローチより勝っていることを確認した。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： 相対運動 ,  モデリング ,  状態推定 ,  *視覚 ,  *多様体 ,  最適化 ,  *走行 ,  三次元 ,  SO群 ,  *走行距離 ,  人間 ,  高速度 ,  *距離測定 ,  単眼
準シソーラス用語： キーフレーム ,  *実時間 , 【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 (7件)： 実時間 ,  視覚 ,  慣性 ,  走行距離 ,  計測 ,  多様体 ,  組込み