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J-GLOBAL ID：202102219966540375   整理番号：21A2571581

曲線融合-推定軌跡とSLAMおよび時間キャリブレーションへの応用との組合せ方法【JST・京大機械翻訳】

Curvefusion-A Method for Combining Estimated Trajectories with Applications to SLAM and Time-Calibration

著者 (7件)： Du Shitong (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Du Shitong (Informatics VII: Robotics and Telematics, Julius-Maximilians-University Wuerzburg, Am Hubland, 97074 Wuerzburg, Germany) ,  Lauterbach Helge A. (Informatics VII: Robotics and Telematics, Julius-Maximilians-University Wuerzburg, Am Hubland, 97074 Wuerzburg, Germany) ,  Li Xuyou (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Demisse Girum G. (Faculty of Sciences, Technology and Communication, University of Luxembourg, 4, rue Alphonse Weicker, L-2721 Luxembourg) ,  Borrmann Dorit (Informatics VII: Robotics and Telematics, Julius-Maximilians-University Wuerzburg, Am Hubland, 97074 Wuerzburg, Germany) ,  Nuechter Andreas (Informatics VII: Robotics and Telematics, Julius-Maximilians-University Wuerzburg, Am Hubland, 97074 Wuerzburg, Germany)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 23  ページ： 6918  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 未知の環境における移動ロボットのマッピングと位置決めは,自律ナビゲーションや探査のようなほとんどの高レベル操作に不可欠である。本論文では,推定軌跡,すなわち曲線融合を結合するための新しいアプローチを示した。実験に用いたロボットは,水平に搭載した2Dプロファイラ,常に回転する3DレーザスキャナおよびGPSモジュールを備えている。提案したアルゴリズムは,最初に,平面3自由度(DoF)軌道の姿勢を最適化するために,異なるセンサから軌道を結合し,次に,軌道をさらに改善するために,連続時間同時位置決めとマッピング(SLAM)に供給した。最先端のマルチセンサ融合法は,主に確率的方法に焦点を合わせるが,この手法は,姿勢を最適化するために変形ベースの方法を採用する。この目的のために,曲線形状に対する類似性計量を,推定軌跡を融合するためにロボットコミュニティに導入した。さらに,形状ベース点対応推定法をマルチセンサ時間キャリブレーションに適用した。実験は,融合前の軌道の誤差が大きければ,提案融合法が相対的に良い精度を達成することができ,それは,著者らの方式が,典型的姿勢推定方法が貧弱な性能を有する環境において,まだある程度の精度を維持することができることを証明した。さらに,提案した時間キャリブレーション法は,点対応推定において高精度を達成する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *ロボット ,  位置決め ,  二次元 ,  センサ ,  自由度 ,  三次元 ,  レーザスキャナ ,  移動ロボット ,  GPS ,  連続時間系
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  推定法 ,  確率的方法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マッピング ,  連続時間SLAM ,  変形に基づく方法 ,  時間キャリブレーション

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  産業用ロボット  (IC04020M) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

引用文献 (42件)：

• Huang, J.; Tan, H.S. A Low-Order DGPS-Based Vehicle Positioning System Under Urban Environment. IEEE ASME Trans. Mechatron. 2006, 11, 567-575.
• Lin, Y.; Gao, F.; Qin, T.; Gao, W.; Liu, T.; Wu, W.; Yang, Z.; Shen, S. Autonomous aerial navigation using monocular visual inertial fusion. J. Field Robot. 2018, 35, 23-51.
• Pinies, P.; Lupton, T.; Sukkarieh, S.; Tardos, J.D. Inertial aiding of inverse depth SLAM using a monocular camera. In Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007; pp. 2797-2802.
• Tong, C.; Barfoot, T. Gaussian process gaussnewton for 3d laser-based visual odometry. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Karlsruhe, Germany, 6-10 May 2013; pp. 5204-5211.
• Segal, A.; Haehnel, D.; Thrun, S. Generalized-ICP. In Proceedings of the Robotics: Science and Systems, Seattle, WA, USA, 28 June-1 July 2009.

タイトルに関連する用語 (8件)： 曲線 ,  融合 ,  推定 ,  軌跡 ,  SLAM ,  キャリブレーション ,  応用 ,  組合せ