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J-GLOBAL ID：202002256942816011   整理番号：20A2601825

分割併合運動分割の多運動視覚リアルメータ手法【JST・京大機械翻訳】

Multi-motion visual odometry based on split-merged motion segmentation

著者 (7件)： Wang Chenjie (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079) ,  Zhang Yun (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079) ,  Zhao Qing (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079) ,  Wang Wei (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079) ,  Yin Lu (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079) ,  Luo Bin (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079) ,  Zhang Liangpei (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢430079)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 25  号： 9  ページ： 1859-1868  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】視覚距離計(visualodometry,VO)は,普通のカメラだけで,精度の可観測性の自律的位置決めを実現でき,コンピュータビジョンとロボットの分野での研究の焦点となっているが,現在の研究と応用は,場面が静的であるという仮定に基づいている。即ち、シーンの中でカメラ運動という運動モデルのみであり、複数の運動モデルを取り扱うことができないため、本論文では、分割併合運動分割に基づく多運動視覚距離計方法を提案し、シーン中のカメラ運動以外の複数の運動目標の運動状態を獲得した。【方法】従来の視覚距離計フレームワークに基づいて,多重モデルフィッティング法を導入して,動的場面における複数の運動モデルを分割し,そして,RANSAC(randomsampleconsensus)法を用いて,複数の運動モデルの運動パラメータを推定した。次にカメラ運動情報と各運動目標の運動情報を統一座標系に変換し、カメラの視覚距離計結果を獲得し、シーン中の各運動目標が各時刻の姿勢情報に対応する。最後に,カメラの姿勢とカメラの姿勢を,局所窓口ビーム法誤差によって直接補正し,カメラ運動モデルの内点と各時間で得たカメラの運動パラメータを用いて,複数の運動モデルの軌跡を最適化した。結果:構築した連続フレーム運動分割方法は良好な分割結果を達成し、良好なロバスト性があり、連続フレームの分割精度がほぼ100%に達し、後続推定の各運動モデルパラメータの正確性を十分に保証した。本論文の方法は,カメラの姿勢を効果的に推定するだけでなく,また,場面における移動目標の姿勢を推定でき,そして,各セグメントの経路におけるカメラの自己位置決めおよび移動目標の位置平均誤差は,6%未満であった。【結語】この方法は,動的場面におけるカメラ自己運動モデルおよび動的物体運動モデルを,同時に分割することができ,そして,カメラおよび各々の動的物体の絶対運動軌跡を,同時に推定し,そして,多重運動視覚的距離計を,構築した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  最適化 ,  *視覚 ,  ロボット ,  可観測性 ,  距離計 ,  位置決め ,  多重化 ,  コンピュータビジョン ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 自律性 ,  モデルあてはめ ,  モデルパラメータ ,  運動モデル ,  自己位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 写真機とその付属品  (QF05030V) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 運動分割 ,  運動 ,  視覚 ,  手法