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J-GLOBAL ID：201802211556936120   整理番号：18A0078141

基準タグのためのセンサ融合:単一フレームRGBDからのロバストな姿勢推定を高度に予測する【Powered by NICT】

Sensor fusion for fiducial tags: Highly robust pose estimation from single frame RGBD

著者 (3件)： Jin Pengju (Carnegie Mellon Robotics Institute) ,  Matikainen Pyry (Carnegie Mellon Robotics Institute) ,  Srinivasa Siddhartha S. (Carnegie Mellon Robotics Institute)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IROS  ページ： 5770-5776  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： は,拡張現実感とコンピュータビジョンの目的のために提案した平面基準マーカーシステムの豊度であるが,収集されたデータは,雑音がロボット応用における姿勢を正確に推定するためにそれらを用いた課題として残っている。これら基準マーカーシステムはRGB画像空間内でのみ作用し,ロボットのカメラの分解能はしばしば制約されるので,これは本質的に困難な問題である。結果として,画像中の小さな雑音はタグの検出プロセスを引き起こす大きな姿勢推定誤差を生成した。本論文では,RGBと深さセンサからの融合情報による困難なシーンにおいても二乗基準マーカーの姿勢推定精度を改善するアルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,基準システムの高検出率と低い偽陽性率特性を保持し,姿勢推定のためのサイズ,照明およびセンサのノイズに対してよりロバストにした。改善は基準タグは,実世界環境における高姿勢精度を必要とするロボット作業に適している。Copyright 2018 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： *センサフュージョン ,  拡張現実感 ,  ロボット ,  画像 ,  アルゴリズム ,  分解能 ,  カメラ ,  雑音 ,  *ロバスト性 ,  コンピュータビジョン ,  *センサ
準シソーラス用語： 検出率 ,  推定精度 ,  推定誤差 ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： タグ ,  センサ融合 ,  ロバスト ,  姿勢推定 ,  予測