Lie代数を用いた反復最近接点アルゴリズムの改善【JST・京大機械翻訳】

Vaidis Maxime; Laconte Johann; Kubelka Vladimir; Pomerleau Francois

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205410328971 整理番号：22P0202659

Lie代数を用いた反復最近接点アルゴリズムの改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Iterative Closest Point Algorithm using Lie Algebra

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発行年： 2020年10月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月21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)

レジスタポイントクラウドに頼るマッピングアルゴリズムは,局所化と構築マップの両方で,局所ドリフトに必然的に悩まされる。環境モニタリングのような正確な地図を必要とする応用は,そのようなドリフトを低減する追加のセンサモダリティから利益を得る。本研究では,慣性測定ユニット(IMU)のような付加的方位源を使用する反復最密点(ICP)アルゴリズムに基づいて,マッパーのファミリーをターゲットにした。Lie代数から導いた新しい角ペナルティ項を導入した。この定式化は任意のパラメータを調整する必要性を回避する。方位共分散は代わりに使用され,得られた誤差項はICPコスト関数最小化問題に適合する。著者ら自身の実世界データとKITTIデータセット上で行った実験は,IMU測定値の影響を抑制しながら,一貫した挙動を示す。さらに,ICPコスト関数最小化問題におけるすべての誤差項の最適組合せを導く有望な実験を議論し,ロボットセンサによって提供される幾何学的および慣性情報をスムーズに組み合わせることを可能にした。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般 , 電子航法一般 , レーザの応用 , ロボットの運動・制御

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