文献

J-GLOBAL ID：201802280062410085   整理番号：18A0407966

自律運転について:全体論的と特徴マッチングは局在化に用いられるなければならない理由【Powered by NICT】

On autonomous driving: Why holistic and feature matching must be used in localization?

著者 (5件)： Aldibaja Mohammad (Kanazawa University, Unit of Autonomous Vehicle, Kakuma-Matchi, Kanazawa, Ishikawa 920-1192, Japan) ,  Suganuma Naoki (Kanazawa University, Unit of Autonomous Vehicle, Kakuma-Matchi, Kanazawa, Ishikawa 920-1192, Japan) ,  Yoneda Keisuke (Kanazawa University, Unit of Autonomous Vehicle, Kakuma-Matchi, Kanazawa, Ishikawa 920-1192, Japan) ,  Yanase Ryo (Kanazawa University, Unit of Autonomous Vehicle, Kakuma-Matchi, Kanazawa, Ishikawa 920-1192, Japan) ,  Kuramoto Akisue (Kanazawa University, Unit of Autonomous Vehicle, Kakuma-Matchi, Kanazawa, Ishikawa 920-1192, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIBMS  ページ： 133-134  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： 自律運転における全体的および特徴ベース位置決めシステムを組み込むことの重要性を強調した。強度ベースの位置決めシステムは,LIDARと地図画像間のマッチングスコアを計算することにより示されるが,特徴ベースシステムは,車両の進行方向角に関連した横方向エッジを抽出することにより統合した。マップとLIDAR画像間の共通の特徴に基づく横方向位置を推定に適用したエッジマッチング法。実験結果は,横方向と縦方向の姿勢の推定は,天候および環境条件の変化に対する画像とエッジマッチング結果を組み合わせることにより,よりロバストになっていることを検証した。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： 画像 ,  ロバスト性 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  環境条件 ,  *局在化 ,  *特徴マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自律 ,  特徴マッチング ,  局在化