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J-GLOBAL ID：202102263159269630   整理番号：21A0011257

UAVの屋内マッピングのための多特徴視覚オドメトリ【JST・京大機械翻訳】

Multi-features visual odometry for indoor mapping of UAV

著者 (4件)： Wang Huan (Beijing Institute of Technology,School of Mechatronical Engineering,Beijing,China) ,  Wang Zhengjie (Beijing Institute of Technology,School of Mechatronical Engineering,Beijing,China) ,  Liu Quanpan (Beijing Institute of Technology,School of Mechatronical Engineering,Beijing,China) ,  Gao Yulong (Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Cyberspace Security,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICUS  ページ： 203-208  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近10では,屋内シーンにおけるGPS(Global Local System)のような位置決め装置を置き換えるのに有効であるため,視覚SLAM(同時位置決めとマッピング)システムは無人航空機(UAV)システムのナビゲーションのためにますます重要になっている。しかし,カメラが低テクスチャシーンで動作するとき,まだ課題がある。単一特徴に基づく視覚SLAMアルゴリズムは十分な特徴を得るのが難しい。全体のシステムの位置決め精度とロバスト性は,減少または適切に機能しない。これらの問題において,MF-VO:最適化ベースのマルチ特徴ビジュアルオドメトリーを示した。このアルゴリズムは,画像フレームにおける点特性と線特徴の両方を抽出する。それは,低テクスチャシーンにおけるSLAMシステムのロバスト性を強化して,システムをよりロバストにする。局所点と線の再投影誤差を最小化することによって,より正確な視覚姿勢を得ることができる。さらに,著者らのアルゴリズムをEuRoC MAVデータセットで検証した。MF-VOは,他の先進視覚オドメトリー法と比較して,UAVロバスト性と精度を改善するのに有効であることが証明されている。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： アルゴリズム ,  カメラ ,  最適化 ,  *視覚 ,  位置決め装置 ,  位置決め ,  無人機 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 位置決め精度 ,  オドメトリ ,  ビジュアルオドメトリー ,  画像フレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： UAV ,  屋内 ,  マッピング ,  視覚 ,  オドメトリ