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J-GLOBAL ID：201802282009761474   整理番号：18A0189221

大規模状況下の視覚SLAMのためのバンドル調整に関する研究【Powered by NICT】

Research on bundle adjustment for visual SLAM under large-scale scene

著者 (3件)： Liu Kang (Department of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Sun Hanxu (Department of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Ye Ping (Department of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSAI  ページ： 220-224  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： シーンが大きくなるにつれて,同時位置決めおよびマッピング(SLAM)の累積誤差は増加するであろう。誤差を低減するために,スラムシステムのバックエンドは,局所バンドル調整(LBA)と大域的バンドル調整(GBA)を含んでいる。LBAは主に局所マップにあるキーフレームとランドマークの姿勢を最適化するために,累積誤差を減少させた。一方,GBAは地図におけるカメラとランドマークの全姿勢を最適化するであろう。しかし,カメラとランドマークの数は特に高く,は,記憶と効率の障害になっている。LBAに関して,本論文では,キーフレームスクリーニングと地図点の新しい方法を提案し,キーフレームと地図点の数とは,できる限り少ないであろうが,SLAMシステムの精度が高い。一方,GBAのための,最適化の効率を改善し,メモリ消費量を低減するためにセグメント化されたBA最適化法のための新しい分割戦略を提示した。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： セグメンテーション ,  カメラ ,  *視覚 ,  記憶装置 ,  最適化 ,  位置決め
準シソーラス用語： 消費量 ,  ランドマーク ,  キーフレーム ,  *バンドル調整 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  状況 ,  視覚 ,  SLAM ,  バンドル調整 ,  研究