地方道路のためのオープン街路地図を用いたLIDARデータベースのセグメンテーションと位置決め【JST・京大機械翻訳】

Ninan Stephen; Rathinam Sivakumar

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211486720013 整理番号：22P0289661

地方道路のためのオープン街路地図を用いたLIDARデータベースのセグメンテーションと位置決め【JST・京大機械翻訳】

LIDAR data based Segmentation and Localization using Open Street Maps for Rural Roads

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発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月18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)

正確な姿勢推定は,全ての移動ロボットが与えられた環境においてロバストに横断するために,すべての移動ロボットがポーズしなければならない基本的能力である。人間のように,この能力は与えられたシーンのロボットの理解に依存する。自律車両(AV’s)に対して,予め生成された詳細な3Dマップは,知覚能力を高め,電流センサ測定に基づく姿勢を推定するのに広く使用されている。しかし,この方法は,まばらに接続され,大きな地域をカバーする農村コミュニティには適していない。農村設定における車両を局所化する課題に対処するために,本論文では,LIDARポイントクラウドを用いた道路の高速セグメンテーションのためのアプローチとともに,農村道路シーンのデータセットを提示した。Open Street Maps(OSM)からの道路網情報と協調した分割点雲を姿勢推定に用いた。大域的位置決めと同様に追跡のためのOSM上の位置決めのための最先端手法の状態と比較した2つの測定モデルを提案した。結果は,提案したアルゴリズムが平均精度6.5メートルで,2sq.km領域内の姿勢を推定できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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