低コスト単眼UAVを用いたポピュレート屋内シーンの実時間ハイブリッドマッピング【JST・京大機械翻訳】

Golodetz Stuart; Vankadari Madhu; Everitt Aluna; Shin Sangyun; Markham Andrew; Trigoni Niki

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214976988641 整理番号：22P0299103

低コスト単眼UAVを用いたポピュレート屋内シーンの実時間ハイブリッドマッピング【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Hybrid Mapping of Populated Indoor Scenes using a Low-Cost Monocular UAV

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発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月04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)

無人機(UAV)は,近年,都市調査と救助から,農業調査,自律地下鉱山探査への多くの応用に使用されている。しかし,特に人間に近い,タイトで,屋内空間にUAVを展開することは,課題のままである。限られたペイロードが必要な場合,1つの解決策は,マイクロUAVの使用であり,これは,人間にリスクが少なく,典型的には,事故後に置換するのにコストが少ない。しかし,マイクロ-UAVは,限られたセンサセット,例えば,ステレオペアまたはLiDARの代わりに単眼カメラ,高密度マッピングやマーカーレス多人3D人間姿勢推定のようなタスクを複雑にし,人々周辺の厳しい環境で動作する必要がある。そのようなタスクに対する単眼アプローチが存在し,高密度単眼写像アプローチがUAVアプリケーションのために成功裏に展開されている。しかし,マーカーベースおよびマーカー無しマルチUAV単一人物モーションキャプチャに関する多くの最近の研究にもかかわらず,マーカーレス単一カメラ多人3D人間姿勢推定は,はるかに早い段階技術であり,空中文脈でそれを展開する既存の試みに気づかない。本論文では,単一UAVに搭載した単眼カメラから同時マッピングと多人3D人間姿勢推定を行うための最初のシステムである。特に,実時間で人口屋内シーンのハイブリッドマップを再構成するために,最先端の単眼深度推定と単眼3D人間姿勢推定アプローチを緩やかに組合せる方法を示した。大規模ScanNetとGTA-IMデータセットに関する広範な実験を通して,著者らのコンポーネントレベル設計選択を検証した。システムレベル性能を評価するために,著者らはまた,人口屋内シーンの新しいOxfordハイブリッドマッピングデータセットを構築した。【JST・京大機械翻訳】

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ロボットの運動・制御

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