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J-GLOBAL ID：201802280675324769   整理番号：18A0861339

協調視覚SLAMのための効率的なMAP圧縮【JST・京大機械翻訳】

Efficient Map Compression for Collaborative Visual SLAM

著者 (4件)： Van Opdenbosch Dominik ,  Aykut Tamay ,  Alt Nicolas ,  Steinbach Eckehard
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WACV  ページ： 992-1000  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： 未知の環境の探索のようなタスクの協調的完了が性能を改善し,努力を低減するので,群れロボットは関心を増している。地図情報を交換する能力は,共同探査のための必須要件である。グループ参加者間の通信データ速度が典型的に制限されている大規模な環境に移動するとき,効率的な圧縮アルゴリズムと地図のより少ない情報部分を捨てるためのアプローチは,長期運用の成功にとって重要である。本論文では,視覚SLAMシステムから得られた環境マップに対する新しい圧縮手法を提案した。視覚情報に特徴符号化を適用し,マップを効率的に圧縮する。単一マップ点の観測として機能するすべての特徴を接続するために,最小スパンニング木を用いた。それにより,特徴間依存性を利用し,最適符号化次数を得ることができる。さらに,線形整数計画問題を解くことにより,有用なマップ点のみを維持するために,マップスパース化ステップを追加した。これは,良好な圧縮特性と高い可観測性の両方を示すマップ点を保存する。提案した方法を標準データセット上で評価し,この手法が最先端技術より優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号化 ,  整数計画法 ,  可観測性 ,  ロボット ,  透視図法 ,  線形性 ,  *視覚 ,  圧縮性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  次数 ,  視覚情報 ,  環境地図 ,  地理情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調 ,  視覚 ,  SLAM ,  MAP