テキストスポッティングを利用した変化する環境におけるロバストなオンボード位置決め【JST・京大機械翻訳】

Zimmerman Nicky; Wiesmann Louis; Guadagnino Tiziano; Laebe Thomas; Behley Jens; Stachniss Cyrill

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209176619865 整理番号：22P0309297

テキストスポッティングを利用した変化する環境におけるロバストなオンボード位置決め【JST・京大機械翻訳】

Robust Onboard Localization in Changing Environments Exploiting Text Spotting

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月23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)

与えられたマップにおけるロバスト位置決めは,ほとんどの自律ロボットの重要な構成要素である。本論文では,時間の異なる点で構築されたマップにおいて,顕著な構造が対応しない屋内環境における局所化の問題に取り組んだ。そのような変化によって引き起こされた地図と観測された環境の間の不一致を克服するために,著者らは,局所化を助けるために,人間可読の局在化手がかりを利用した。これらの手がかりは,ほとんどの施設で容易に利用可能であり,テキストスポッティングを利用してRGBカメラ画像を用いて検出できる。2D LiDAR走査とカメラデータで動作する粒子フィルタを用いて,これらの手がかりをモンテカルロ位置決めフレームワークに統合する。これにより,人間の歩行による構造変化と動力学を有する環境に対するロバストな局在化解を提供した。事務所環境における複数の挑戦的な屋内シナリオに関する我々の局所化フレームワークを評価した。実験は,著者らのアプローチが構造変化に対してロバストであり,オンボードコンピュータ上で実行できることを示した。ROSラッパーでC++で書かれた,オフザイステキストスポッティングを使用する,著者らのアプローチのオープンソース実装(論文受容)を解放する。【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 , 図形・画像処理一般

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