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J-GLOBAL ID：202002277778932103   整理番号：20A0588292

点とオブジェクトによる実時間意味論的視覚SLAMアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A real-time semantic visual SLAM approach with points and objects

著者 (11件)： Guan Peiyu (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Guan Peiyu (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Zhiqiang (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Zhiqiang (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Erkui (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Liang Shuang (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liang Shuang (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Tan Min (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Tan Min (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yu Junzhi (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yu Junzhi (Department of Mechanics and Engineering Science, Beijing Innovation Center for Engineering Science and Advanced Technology, College of Engineering, Peking University, Beijing, China)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 1729881420905443  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  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： 視覚的同時位置確認とマッピング(SLAM)は,サービスロボットの自己位置確認と環境認識のために重要である。そこで,意味SLAMは,より正確な位置確認結果と豊富な意味情報を有する地図を提供することができる。本論文では,点と物体の両方の測定を組み合わせた実時間PO-SLAMアプローチを提案した。ORB-SLAM2における点-点相関により,オブジェクトセグメンテーションとオブジェクト-オブジェクト関連に基づく点-オブジェクト相関を考慮した。そこでは,オブジェクトセグメンテーションを深さヒストグラムとオブジェクト検出を結合することにより採用した。また,オブジェクトに属する特徴点の制約に加えて,オブジェクト間の相対位置不変性の意味的制約を導入した。従って,点とオブジェクト情報を持つ2つの意味損失関数を設計し,バンドル調整最適化に加えた。提案した手法の有効性を実験により検証した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不変性 ,  損失関数 ,  *視覚 ,  位置決め ,  最適化 ,  ヒストグラム ,  *意味論 ,  有効性
準シソーラス用語： 相対位置 ,  特徴点 ,  物体検出 ,  意味情報 ,  環境認識 ,  サービスロボット ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意味SLAM ,  データ関連 ,  オブジェクトセグメンテーション ,  意味制約

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点 ,  オブジェクト ,  実時間 ,  意味論 ,  視覚 ,  SLAM