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J-GLOBAL ID：201902269719683577   整理番号：19A2424536

無人航空機自律飛行のためのステレオ視覚慣性オドメトリ【JST・京大機械翻訳】

Stereo Visual Inertial Odometry for Unmanned Aerial Vehicle Autonomous Flight

著者 (3件)： Liu Quanpan (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Zhengjie (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Huan (Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 593  ページ： 550-562  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球測位システム(GPS)のない環境において効果的であるので,無人航空機(UAV)システムのナビゲーションのために,可視-慣性SLAMシステムは非常に人気がある。サイズと重量の制約により,安価で小さなセンサしか使用できない。したがって,MAV自律飛行アルゴリズムの計算効率とロバスト性にはまだ難問がある。著者らは,S-VIOを提示した。最適化に基づくステレオ視覚-慣性オドメトリーである。著者らのアプローチは慣性測定ユニット(IMU)予備積分から始まり,そこではIMU測定が測定予備積分を用いていくつかのフレーム間に蓄積される。初期状態推定が収束した後に,IMU測定と特徴観測を融合することにより,高精度の立体ビジョン-慣性オドメトリーを得た。本手法をEuRoC MAVデータセット上で検証した。実験結果により,著者らのS-VIOは,いくつかの挑戦的状況において,最も先進的な視覚-慣性融合法よりも高い精度とロバスト性を有することを証明した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： GPS ,  *無人機 ,  地球 ,  積分 ,  センサ ,  アルゴリズム ,  *ステレオ音響 ,  計測器 ,  ロバスト性 ,  最適化 ,  *視覚
準シソーラス用語： 高精度 ,  低価格 ,  *オドメトリ ,  *自動飛行 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： UAVのナビゲーション ,  IMUプリインテグレーション ,  ステレオカメラ ,  SLAM ,  視覚慣性オドメトリ

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  航空機  (QK06000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無人航空機 ,  自律飛行 ,  ステレオ ,  視覚 ,  慣性 ,  オドメトリ