MOZARD:都市屋外環境における自律車両のためのマルチモーダル位置決め【JST・京大機械翻訳】

Schaupp Lukas; Pfreundschuh Patrick; Buerki Mathias; Cadena Cesar; Siegwart Roland; Nieto Juan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202901801696 整理番号：22P0118321

MOZARD:都市屋外環境における自律車両のためのマルチモーダル位置決め【JST・京大機械翻訳】

MOZARD: Multi-Modal Localization for Autonomous Vehicles in Urban Outdoor Environments

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発行年： 2020年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

視覚的に乏しいシナリオは,屋外環境における視覚位置確認システムにおける故障の主要源の1つである。この課題に取り組むために,視覚とLiDARを用いた都市屋外環境のマルチモーダル位置確認システムであるMOZARRDを提示した。意味データの利用による既存のキーポイントベースの視覚マルチセッション局所位置確認アプローチを拡張することによって,改良位置確認リコールを,非常に異なる外観条件を通して達成することができた。特に,都市環境内の広い分布と信頼性のため, cur石情報の利用に焦点を当てた。著者らは,挑戦的な都市屋外環境におけるいくつかの運転キロメートルに関する完全な実験的評価を提示し,著者らの位置確認システムの再現と精度を分析し,各サブシステムの可能な故障事例を事例研究で示した。著者らは,MOZARRDが,著者らの以前の研究VIZARDが失敗するシナリオを橋渡し,従って,再現性能の増加をもたらし,一方,0.2mの類似位置決め精度を達成したことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , パターン認識 , ロボットの設計・製造・構造要素

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