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J-GLOBAL ID：201702252791321388   整理番号：17A0380464

大規模屋内環境における視覚レーザSLAM【Powered by NICT】

Visual laser-SLAM in large-scale indoor environments

著者 (4件)： Liang Xiao (School of Mechanical Engineering and Automation of Harbin Institute of Technology Shenzhen, China) ,  Chen Haoyao (School of Mechanical Engineering and Automation of Harbin Institute of Technology Shenzhen, China) ,  Li Yanjie (School of Mechanical Engineering and Automation of Harbin Institute of Technology Shenzhen, China) ,  Liu Yunhui (Chinese University of Hong Kong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ROBIO  ページ： 19-24  発行年： 2016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： ループ閉鎖はレーザベース同時位置決めおよびマッピングの研究における良く知られた問題,特に大規模環境における応用において魅力的である。推定された姿勢と地図の累積誤差は,ループ検出を困難にしているしない,粒子フィルタベースまたはグラフベースSLAM法を用いた。カメラは豊富な情報の利点を持っているが,短い距離と相対的に高い計算負荷に悩まされている。本論文では,大規模レーザSLAMs,両レーザとカメラセンサを統合したにおけるループクロージャ問題を解決する新しいアプローチを提案した。ORB特徴とバッグという言葉はループ検出の高速でロバストな性能を得るために適用した。よく知られたLRGC SLAMフレームワークとSPA最適化アルゴリズムは,SLAMを達成するために使用した。最後に,異なる大規模環境においていくつかの実験は,提案手法の有効性を検証した。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： 高速度 ,  *レーザ ,  カメラ ,  ロバスト性 ,  *屋内環境 ,  位置決め ,  視覚
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  言葉 ,  計算負荷 ,  粒子フィルタ ,  *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 (5件)： 大規模 ,  屋内環境 ,  視覚 ,  レーザ ,  SLAM