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J-GLOBAL ID：201902287654329198   整理番号：19A0518491

都市キャニオンにおける大規模SLAMのための空中画像ベースのヘッディング補正【JST・京大機械翻訳】

Aerial Image Based Heading Correction for Large Scale SLAM in an Urban Canyon

著者 (3件)： Roh Hyunchul (Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Jeong Jinyong (Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Kim Ayoung (Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 2  号： 4  ページ： 2232-2239  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,シミュレーション局所化とマッピング(SLAM)のための事前情報として空中画像を用いた3D都市地図生成のための有効な解決策を提示した。本研究では,地球測位システム(GPS)信号が高度に散発的で誤っている都市キャニオンを対象とした。都市キャニオンマッピングのための解決策として,本研究では,空中画像ベースの出穂期補正と運動学を考慮したオドメトリーモデリングを提案した。空中画像は,構造の高さと視点の変化により,SLAMとの直接的な統合を防ぐことにより,しばしば著しく影響を受けることが多い。しかし,傾斜した建物画像にもかかわらず,構造的縁の方向は依然として有効であることを見出した。この特性を利用して,空中画像を用いた出穂期補正法を提案した。大きな領域をマッピングするとき,出穂誤差がSLAMにおける重要な因子であるので,提案したヘディング補正法は推定誤差を実質的に減少させる。大都市域マッピングを目的として,本レターはまた,オドメトリーとGPSデータのためのセンサモデリングに焦点を合わせた。オドメトリー発生において,移動ロボット運動学は,車輪直径とベース距離不確実性を,オドメトリ共分散モデリングに組み込むことによって考慮される。結果は,長さ28kmの経路上の様々なタイプの都市域から示された。完全な検証のために,著者らは,異なる程度のGPSアベイラビリティと構造的複雑さを有する3つの都市域に関するアルゴリズムを実行した。すなわち,中程度の複雑さを有するダウンタウン地域,建築複合体,および大都市の下町地域である。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： モデリング ,  大都市 ,  センサ ,  三次元 ,  アベイラビリティ ,  都市域 ,  *都市 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  シミュレーション ,  不確実性
準シソーラス用語： 出穂 ,  オドメトリ ,  *空中画像 ,  *ストリートキャニオン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  大規模 ,  SLAM ,  空中画像 ,  ヘッディング