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J-GLOBAL ID:201702271822347342   整理番号:17A1014022

幾何学的情報と意味情報による3Dマップを用いた自律ナビゲーションシステムの開発

Development of Autonomous Navigation System Using 3D Map with Geometric and Semantic Information
著者 (8件):
資料名:
巻: 29  号:ページ: 639-648  発行年: 2017年08月20日 
JST資料番号: L0735A  ISSN: 0915-3942  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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本論文では,自律ナビゲーションシステムを示す。本システムは環境の認識によって抽出された「幾何学的情報」(例えばカーブ,壁,街路樹)と「意味情報」(例えば歩道,道路,横断歩道)を含む正確な3Dマップに基づいている。意味マップを用いることで,望ましくない場所から遠ざけるために適切なエリアを得ることができる。さらに,マップをLIDARからの実時間3D幾何学的情報と比較することで,ロボットの位置を得る。本システムの有効性を示すために,3D意味マップ構築実験と運転試験を行う。実験結果によって,提案システムは正確で再現性の高い位置決めと安定した自律移動性を可能とすることを示す。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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ロボットの運動・制御 
引用文献 (18件):
  • R. Kümmerle et al., “Autonomous robot navigation in highly populated pedestrian zones,” J. of Field Robotics, Vol.32, No.4, pp. 565-589, 2015.
  • A. Krizhevsky, S. Ilya, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in neural information processing systems, 2012.
  • B. Zhou et al., “Learning deep features for scene recognition using places database,” Advances in neural information processing systems, 2014.
  • T. Hagiwara, D. Katakura et al., “Development of a stable navigation system in the known environment by using autonomous 3D map construction,” The 16th SICE System Integration Division Annual Conf., pp. 811-814, 2015 (in Japanese).
  • S. Rusinliewicz and M. Levoy, “Efficient variants of the ICP algorithm,” Proc. of the Int. Conf. on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM), pp. 145-152, 2001.
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