文献

J-GLOBAL ID：202102262412876174   整理番号：21A3333483

高速シーケンスマッチング強化視点不変3D場所認識【JST・京大機械翻訳】

Fast Sequence-Matching Enhanced Viewpoint-Invariant 3-D Place Recognition

著者 (6件)： Yin Peng (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Wang Fuying (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Egorov Anton (Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia) ,  Hou Jiafan (School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China) ,  Jia Zhenzhong (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Han Jianda (Nankai University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 2  ページ： 2127-2135  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 同一場所の不変視点の違いの認識は,ヒトと動物に対する基本的能力である。しかし,ロボット工学におけるそのような強い位置認識能力は未解決の問題である。種々の視点差の下で同じ場所から局所不変記述子を抽出することは難しい。本論文では,新しい3D特徴学習法を用いて,人間のような位置認識能力をもつロボットの提供を追求する。本論文では,視点および一時的観測差に関係なく,以前の軌跡から位置を認識することができるロバストな3D位置認識を達成するために,新しい軽量3D位置認識および高速シーケンスマッチングを提案した。特に,球面調和の方位等価特性を利用して,二次元球面視点から視点不変位置特徴を抽出した。配列マッチング効率を改善するために,マッチング効率と精度のバランスをとるために,粗い高速シーケンスマッチング機構を設計した。見かけの単純さにもかかわらず,提案手法は,最先端技術よりも性能が優れている。方位/翻訳差または雑音観測による公開および自己集約データセットの両者において,提案手法は,点NetNetベース位置認識法の18%推論時間のみの最良マッチングに対して95%以上の平均想起を達成できる。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  学習 ,  ロボット ,  ヒト ,  二次元 ,  球面 ,  *三次元 ,  等価性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  位置認識 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： シーケンス ,  マッチング ,  強化 ,  視点 ,  不変 ,  3D