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J-GLOBAL ID：201902218833002819   整理番号：19A0472396

マルチロボットシステムのスパースなPointクラウドマップ融合【JST・京大機械翻訳】

Sparse Pointcloud Map Fusion of Multi-Robot System

著者 (4件)： Sun Shiqin (Changshu institute of Technology, School of Electrical & Automatic Engineering, Changshu, P.R. China) ,  Xu Benlian (Changshu institute of Technology, School of Electrical & Automatic Engineering, Changshu, P.R. China) ,  Sun Yidan (Changshu institute of Technology, School of Electrical & Automatic Engineering, Changshu, P.R. China) ,  Sun Zhen (Changshu institute of Technology, School of Electrical & Automatic Engineering, Changshu, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCAIS  ページ： 270-274  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： 地図構築は,マルチロボットシステムの重要な機能であり,マルチロボットシステムにおける多くの利用可能な自律ナビゲーションは,環境地図の高精度を仮定した。したがって,地図構築における貧弱な性能は,大規模な環境におけるナビゲーション結果に大きく影響することができる。マルチロボットマッピングに対処する必要があるコア問題は,異なるロボットのデータを単一グローバルマップに統合する方法である。本論文では,マッチング時間を短縮するために,キーフレーム間の共起関係に基づくマッチング探索戦略を提案した。整合するキーフレームは,個々にマッチする代わりにある条件に従ってマップから選択される。したがって,かなりの量の整合時間を節約できる。一組の整合写像点を得た後,整合点間の動き推定を非線形最適化により解き,誤差補償法を用いてより正確なカメラ姿勢を得た。最後に,融合後の冗長マップ点を除去し,2つのマップにおけるキーフレームとマップ点の間の接続を確立した。このアルゴリズムを屋内環境でテストし,実験結果は提案方法の妥当性を示した。Copyright 2019 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： マッチング ,  *ロボット ,  動き推定 ,  冗長性 ,  カメラ ,  アルゴリズム ,  *マルチロボット ,  屋内環境 ,  写像
準シソーラス用語： 誤差補償 ,  非線形最適化 ,  共起関係 ,  キーフレーム ,  自律性 ,  スパース , 【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 (4件)： マルチロボットシステム ,  クラウド ,  マップ ,  融合