抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究では,一般的都市環境における自律ロボットまたは車両ナビゲーションのための,コンパクトで効率的な3Dマップ表現であるLiDARロードアトラスを提案した。LiDAR道路-Atlasは,局所的2D占有率グリッドマップ(2D-OGM)を増分的に併合することに基づくオンラインマッピングフレームワークによって作り出すことができた。特に,著者らのLiDAR道路-Atlas表現の寄与は3倍である。第1に,著者らは,LiDARポイントクラウドにおける横断可能およびcurb領域のリアルタイム制限に基づき,非構造化都市場面における局所2D-OGMを作成するという挑戦的な問題を解決した。第二に,確率的融合方式によって多層都市道路シナリオにおける正確な3Dマッピングを達成した。第3に,自動局所OGM誘起トラバース領域ラベリングとスパース確率的局所点雲符号化により,一般的環境の非常に効率的な3Dマップ表現を達成した。LiDAR道路-Atlasを考えると,正確な車両位置確認,経路計画,およびいくつかの他のタスクを達成できる。このマップ表現は,確率的融合に基づいて得られるマップでフィルタリングできる動的オブジェクトに鈍感である。経験的に,ロボット工学および自律運転社会における一般的マップ表現手法の対とマップ表現を比較し,このマップ表現は効率,スケーラビリティおよびコンパクト性に関してより有利である。さらに,いくつかの公開ベンチマークデータセット上で生成されたLiDAR道路-Atlas表現を広範囲に与えた位置決め精度も評価した。16チャネルLiDARセンサを用いて,著者らの方法は,Apolloデータセット上で0.26m(並進)と1.07度(回転)の平均グローバル位置確認誤差,およびMulRanデータセット上でそれぞれ0.89m(並進)と1.29度(回転)を達成し,10Hzで,自律駆動のための著者らのマップ表現の有望な性能を検証した。【JST・京大機械翻訳】
