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J-GLOBAL ID：201802248040479446   整理番号：18A1943513

UGVのための大規模自然terにおける実時間6DライダSLAM【JST・京大機械翻訳】

Real-Time 6D Lidar SLAM in Large Scale Natural Terrains for UGV

著者 (7件)： Liu Zhongze (Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Chen Huiyan (Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Di Huijun (Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Tao Yi (Beijing Special Vehicle Academy, Beijing, 100081, China) ,  Gong Jianwei (Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Xiong Guangming (Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Qi Jianyong (Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 662-667  発行年： 2018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： 同時局所化とマッピング(SLAM)は,屋内または都市シナリオに適用されるほとんどのSLAM技術である無人車両(UGV)の環境知覚システムにおいて,より多くの重要な役割を果たし,慣性測定ユニット(IMU)と2つの3Dライダの助けを借りて,大規模自然地形に適したリアルタイム6D SLAMアプローチを提示した。多数のツリー構造に基づくボクセルから成る多くのサブマップに全マップを分割する以外に,確率的方法を用いて,1つのボクセルの占有/ヌルの可能性を表現した。速度制約としてIMUデータから計算される姿勢制約と相対運動として,いくつかの相対的姿勢を有する6Dグローバル姿勢最適化を解くために,Sparse Pose調整(SPA)法を用いた。位置認識法は,回転ヒストグラムマッチング(RHM)と呼ばれる方法を統合し,分岐と境界探索(BBS)に基づくIterative最尤(ICP)アルゴリズムを,リアルタイムループ閉鎖検出を実現するために適用した。著者らは,Ceresの助けを借りてグローバルな姿勢最適化を完成した。実際の大規模自然環境から得られた実験結果は,Lidarオドメトリーのための効果的な低減を示し,3Dマッピングに対して良好な性能を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ボクセル ,  アルゴリズム ,  自然環境 ,  都市 ,  最尤法 ,  ツリー構造 ,  計測器 ,  三次元 ,  最適化 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  三次元マッピング ,  オドメトリ ,  ヒストグラムマッチング ,  屋内 ,  局在化 , 【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)： UGV ,  大規模 ,  実時間 ,  ライダ ,  SLAM