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J-GLOBAL ID：201802236163485782   整理番号：18A0164863

ICPの組合せと3D SLAMのためのPSO(粒子群最適化)【Powered by NICT】

Combination of the ICP and the PSO for 3D-SLAM

著者 (2件)： Wang Jiayi (Department of Electrical and Computer Engineering, Yokohama National University) ,  Fujimoto Yasutaka (Department of Electrical and Computer Engineering, Yokohama National University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IECON  ページ： 8261-8266  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： センサとしてカメラを用いるとき,ORB SLAM,LSD-SLAMなどのような3D同時位置決めおよびマッピング(SLAM)のための多くの方法がある。しかしレーザ距離計のための,SLAMのためのいくつかのアルゴリズム,特に3DSLAMであった。に加えて,3D SLAMの精度およびロバスト性は,レーザ距離計のための従来の方法を用いてまだ十分でない。Iterative Closest Point(ICP),レーザレンジファインダとグリッドマップを用いことに対して非常に有名なアルゴリズムは通常3DSLAMで使用されている。筆者らの以前の研究では,3D SLAMの精度を向上させるために提案した粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いる方法。またグリッドマップにおけるPSO(粒子群最適化)アルゴリズムを用いた提案した方法は,著者らの以前の研究でICPアルゴリズムを用いたよりも良好な性能を示した。しかし,それらを比較の代わりに3Dレーザレンジファインダとグリッドマップを用いた3次元SLAMのためのPSO(粒子群最適化)アルゴリズムを用いたICPアルゴリズムを結合する方法を見出した。これら二つのアルゴリズムを組み合わせることにより,著者らは計算消費を低減し,性能を改善することができる。本論文では,SLAMの実験の結果を示し,解析した。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： アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  位置決め ,  *三次元 ,  センサ ,  カメラ
準シソーラス用語： ICPアルゴリズム ,  レーザ距離計 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： ICP ,  組合せ ,  3D ,  SLAM ,  PSO ,  粒子群最適化