文献

J-GLOBAL ID：202102255420401179   整理番号：21A0207453

問題シナリオの高精度2Dマッピングのための交差補正LiDAR SLAM法【JST・京大機械翻訳】

A cross-correction LiDAR SLAM method for high-accuracy 2D mapping of problematic scenario

著者 (5件)： Jia Shoujun (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai 200092, PR China) ,  Liu Chun (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai 200092, PR China) ,  Wu Hangbin (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai 200092, PR China) ,  Zeng Doudou (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai 200092, PR China) ,  Ai Mengchi (College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai 200092, PR China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 171  ページ： 367-384  発行年： 2021年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高精度の2D地図は,効率的で正確な屋内建築モデリングのための基本的な地理空間情報を供給できる。しかし,いくつかの特徴,類似成分および大規模で特徴付けられる問題シナリオは,データ結合および累積誤差除去に深刻に影響し,従って,同時位置決めおよびマッピング(SLAM)ベースのマッピング品質を劣化させる。本論文では,問題シナリオの高精度2Dマップを構築するために,交差補正LiDAR SLAM法を提案した。この方法は2つのモデルから成る。第1のモデル,すなわち,粗いマッピング(PCRM)のための姿勢補正は,データ結合能力を増やして,累積誤差によって粗い地図を作り出した。PCRMモデルにおいて,粗いマッピングモジュールを,正確なデータ連想のための少数の特徴を有するシナリオに対して開発した。このモジュールは,局所姿勢補正モジュールからの初期姿勢,特に類似成分シナリオを用いて,データ連想のロバスト性を改善する。もう一つは姿勢最適化(MCPO)モデルのマップ補正であり,累積誤差除去能力を強化する。ここでは,正確な制約を構築するために,マップと姿勢の両方を考慮したブロックベース局所マップ補正モジュールを提案した。次に,制約をグローバル姿勢最適化モジュールに追加して,粗いマップの累積誤差を著しく減らし,その結果,高精度2Dマップを構築した。結果は,問題のあるシナリオにおける5つの他の最先端の方法に対する著者らの方法の優位性を示した。これらの2つのシナリオにおける著者らの方法の全体的性能は,絶対および相対マップ誤差に関して,それぞれ約1cmおよび0.2%であった。さらに,モデリング結果は,この方法が効率的で正確な屋内モデリングに適用できることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  位置決め ,  *二次元 ,  ロバスト性 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 地理情報 ,  高精度 ,  データ結合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高精度2Dマップ ,  屋内モデリング ,  交差補正SLAM ,  モバイルLiDAR ,  問題シナリオ

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (6件)： シナリオ ,  2D ,  マッピング ,  交差 ,  LIDAR ,  SLAM