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J-GLOBAL ID：201802253643471903   整理番号：18A0165548

複数の視覚距離マップに基づく局在化【Powered by NICT】

Localization based on multiple visual-metric maps

著者 (6件)： Sujiwo Adi (Graduate School of Information Science, Nagoya University) ,  Takeuchi Eijiro (Graduate School of Information Science, Nagoya University) ,  Morales Luis Yoichi (Intelligent Vehicle Research Division, Institute of Innovation for Future Society, Nagoya University) ,  Akai Naoki (Intelligent Vehicle Research Division, Institute of Innovation for Future Society, Nagoya University) ,  Ninomiya Yoshiki (Intelligent Vehicle Research Division, Institute of Innovation for Future Society, Nagoya University) ,  Edahiro Masato (Graduate School of Information Science, Nagoya University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MFI  ページ： 212-219  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： 公共道路の動的環境における単眼カメラに基づく計量局在,IMU及びオドメトリの融合を示した。多重ビジョンベースマップを構築し,局所化段階において同時にそれらを用いた。マッピング相では,LiDAR NDTスキャンマッチングからORB SLAMと正確な計量位置決めを用いて構築した視覚マップ。外部位置決めは,使用したすべてのビジョンベースSLAM法に固有スケールドリフトを補正することである。次に局所化段階において,これらの埋込み位置は単眼カメラを用いた計量グローバル座標における車両姿勢を推定した。さらに,システムのロバスト性を増加させるために,粒子フィルタ法を用いた走行距離計測法とIMUを用いた多重マップとセンサフュージョンの利用を提案した。実験試験は,視覚のみ,GNSSとセンサフュージョン法の位置決め結果を評価し,比較するために1日の異なる時間における公共道路環境限り170kmによって行った。結果は,センサ融合法は,視覚のみよりもGNSSと良好な被覆率よりも低い平均誤差を提供することを示した。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： 位置決め ,  道路 ,  多重化 ,  走行距離 ,  ロバスト性 ,  *視覚 ,  センサフュージョン ,  被覆率 ,  GNSS
準シソーラス用語： 道路環境 ,  粒子フィルタ ,  スキャンマッチング ,  オドメトリ ,  単眼カメラ ,  動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚 ,  マップ ,  局在化