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J-GLOBAL ID：201802235144624015   整理番号：18A0872030

Kinectセンサに基づく移動ロボット室内3次元環境構築【JST・京大機械翻訳】

Kinect-based 3D indoor environment building for mobile robot

著者 (5件)： Liu Jizhong (南昌大学 机電学院,江西 南昌,330031) ,  Wu Wenhu (南昌大学 机電学院,江西 南昌,330031) ,  Cheng Cheng (南昌大学 机電学院,江西 南昌,330031) ,  Ceng Cheng (南昌大学 机電学院,江西 南昌,330031) ,  Wang Guanghui (南昌大学 机電学院,江西 南昌 330031;堪薩斯大学 電子工程与計算机科学系,堪薩斯州 労倫斯 66045)
資料名： Guangxi Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Guangxi Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 42  号： 6  ページ： 2134-2139  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1050A  ISSN： 1001-7445  CODEN： GDXZEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モバイルサービスロボットに対する室内作業環境の問題に対処するため,低コストKinectセンサに基づく三次元環境構築の実用的方法を提案した。ロボットが移動中に、KinectセンサーはRGB情報と深度情報をリアルタイムに収集し、RGB画像情報を深度画像情報にマッピングし、結合バイラテラルフィルタリングを用いて深度画像を前処理し、高品質のポイントクラウドデータを獲得した。大量の点雲データに対して、半径フィルタアルゴリズムを採用して点雲を簡素化し、異常値を削除し、点雲の数を減らし、マッチング速度を高めた。ポイントクラウド登録のとき,初期登録をNDTアルゴリズムによって達成して,次に,画像フレーム間の粗い変換関係を得て,GICPアルゴリズムを使用して,正確に登録して,3Dポイントクラウド場面を得た。実験結果は,この方法がより良い再構成効果とより高い効率を持ち,屋内シーンの三次元環境構築に適用できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *ロボット ,  *三次元 ,  再構成 ,  簡素化 ,  作業環境 ,  マッチング ,  異常値 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 画像フレーム ,  点群データ ,  バイラテラルフィルタリング ,  深度画像 ,  *屋内 ,  *Kinectセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kinect sensor ,  joint bilateral filtering ,  Normal Distributions Transform ,  Generalized It-erative Closest Point ,  3D environment modeling

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Kinectセンサ ,  移動ロボット ,  3次元 ,  環境 ,  構築