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J-GLOBAL ID：202002268720462739   整理番号：20A0078392

自然環境の複数の視覚調査を時間遅れに変換する【JST・京大機械翻訳】

Transforming multiple visual surveys of a natural environment into time-lapses

著者 (5件)： Griffith Shane (College of Computing, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Griffith Shane (GeorgiaTech Lorraine, Metz, France) ,  Dellaert Frank (College of Computing, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Pradalier Cedric (College of Computing, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Pradalier Cedric (GeorgiaTech Lorraine, Metz, France)
資料名： International Journal of Robotics Research  (International Journal of Robotics Research)
巻： 39  号： 1  ページ： 100-126  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2140A  ISSN： 0278-3649  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,自然環境の視覚調査を時間経過に変換するための新しい枠組みを提示した。外観における長年の変化にわたるデータの関連は,形式的な挑戦を表すことが続いているので,視覚データ関連のための3Dビジョンに基づく地図中心アプローチによる成功を示した。著者らは,画像を整列させて,調査の間のループ閉鎖を得るために,高密度対応画像アラインメント最適化の範囲内で,マップポイントプリアと幾何学的制約の基礎を用いた。このフレームワークはセッション間の多くのループ閉鎖を生成する。異常値ループ閉鎖は,ロバスト性を改善するために,フロントエンドとバックエンドでフィルターをかけられる。結果マップから,再射影フローアルゴリズムを適用して,時間-ラップを生成した。出現においてかなりの変動を持つSymphony湖データセットに関する著者らのフレームワークの評価は,多くの異なるシーンの1年の長い時間経過をもたらした。反復最近接点(ICP)プラスホモグラフィを用いた他のアプローチと比較して,著者らのフレームワークはより多くのより良い品質のアラインメントを生み出した。1.3km環境の多くのシーンがランダム画像対において一貫して良く整列しているので,著者らは次に,1年に捕獲された37の調査を通して100回の時間経過を生み出した。約1/3は少なくとも20(通常33)の良く整列した画像を有しており,これは4つの季節にわたっていた。有望な結果により,不整合画像対の姿勢誤差を評価し,マップ整合性の改善がより良い結果をもたらすことを見出した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロボット ,  *視覚 ,  品質 ,  ラップ ,  最適化 ,  異常値 ,  アラインメント ,  ロバスト性 ,  フィルタ ,  *自然環境 ,  不整合 ,  射影 ,  三次元
準シソーラス用語： 湖 ,  時間遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 視覚調査 ,  データ関連 ,  密な対応 ,  視覚SLAM ,  時間経過 ,  フィールドロボット

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自然環境 ,  視覚 ,  調査 ,  時間遅れ