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J-GLOBAL ID：202102257294594629   整理番号：21A3308841

ジョイント深さとカラーセンサのための実用的外因性キャリブレーション法【JST・京大機械翻訳】

A Practical Extrinsic calibration method for joint depth and color sensors

著者 (3件)： Xu Ailing (School of Telecommunications Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China) ,  Jiang Guang (School of Telecommunications Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China) ,  Bai Zixuan (School of Telecommunications Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China)
資料名： Optics and Lasers in Engineering  (Optics and Lasers in Engineering)
巻： 149  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0602B  ISSN： 0143-8166  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,ナビゲーションアプリケーションの開発によって,深さとカラーセンサ対は,例えば,自動誘導車両(AGV)のために,視覚とロボット工学の多くの搭載システムにおいて広く使われてきた。カラーセンサからの深度センサと2Dデータから3Dデータを効果的に利用するために,外因性キャリブレーションは基本的問題である。しかし,既存のキャリブレーション法は,ほとんどターゲットベースまたは複雑であり,それは,ボードシステムによく適合できなかった。柔軟で実用的なアプローチがまだ期待されている。本論文では,2つの交差面(例えば,床と壁)の線に基づく使いやすいキャリブレーション法を提示し,それは人工環境で容易に見つけることができる。床上の深さとカラーセンサの平面運動をakeった。集合の運動は線に対して相対的であるので,セット静的および線をセットに対して参照で移動させることができた。深さセンサ(3D)とカラーセンサ(2D)から,ラインの同一平面交差点の位置を得ることができる。これらの3D-2D対応点対を用いて,深さセンサとカラーセンサ間の床に関するホモグラフィ関係を計算した。これら2つのセンサ間の外因性パラメータを閉形式で解くことができる。本方法を,シミュレーションおよび実データの両方に関して検証し,そして,実験は,本方法がロバスト性および精度に関して良好に機能することが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： 視覚 ,  平面交差 ,  応用プログラム ,  無人搬送車 ,  二次元 ,  センサ ,  *三次元 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  ホモグラフィー ,  閉形式 ,  三次元データ ,  *色センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 外因性キャリブレーション ,  平面運動 ,  ホモグラフィー ,  RGB-D

分類 (3件)： その他の光デバイス  (BD06060O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (3件)： ジョイント ,  カラーセンサ ,  キャリブレーション