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J-GLOBAL ID：202202225632784449   整理番号：22A0959454

屋内位置決めのためのセンサ仕様を考慮したRGB-D SLAM性能の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing RGB-D SLAM Performances Considering Sensor Specifications for Indoor Localization

著者 (3件)： El Bouazzaoui Imad (SATIE, CNRS UMR 8029, Paris-Saclay University, Gif-sur-Yvette, France) ,  Florez Sergio A. Rodriguez (SATIE, CNRS UMR 8029, Paris-Saclay University, Gif-sur-Yvette, France) ,  El Ouardi Abdelhafid (SATIE, CNRS UMR 8029, Paris-Saclay University, Gif-sur-Yvette, France)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 6  ページ： 4970-4977  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかの研究は,未知の環境でナビゲートするロボットの必要性を満たすために10年以上にわたって研究されているトピックである,同時位置決めとマッピング(SLAM)に焦点を合わせている。SLAMは,いくつかの応用,特にロボットおよび自律車両において,必須の知覚機能である。RGB-Dカメラは,最近のSLAMアルゴリズムで一般的に使用されるセンサの一つである。それらはRGB画像と関連深さマップを提供し,複雑さの少ないスケールドリフトを解決でき,高密度3D環境表現を生成する。多くのRGB-D SLAMアルゴリズムを研究し,位置決め精度を改善または減少できるセンサ仕様または画像取得モードを考慮しない公的に利用可能なデータセットで評価した。本研究では,センサ仕様を考慮して,屋内位置決めを扱った。この文脈において,著者らの貢献は,位置決め精度に及ぼすセンサ取得モードの影響および与えられた環境における正確な局在化のためのパラメトリック最適化プロトコルを強調するための深い実験的研究である。さらに,SLAMアルゴリズムの深さ関連パラメータを最適化するために,提案したプロトコルを適用した。本研究は,深さセンサによる屋内環境における公的に利用可能なデータセットに基づいている。再構成結果の解析を,並進と回転誤差を含む異なる計量の研究で発見した。これらの計量誤差を最先端のステレオビジョンベースのSLAMアルゴリズムで得られた結果と比較した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  ロボット ,  航法 ,  位置決め ,  ドリフト ,  屋内環境 ,  センサ ,  並進 ,  立体視 ,  三次元
準シソーラス用語： 奥行きマップ ,  *屋内位置決め ,  *RGB-D ,  RGB-Dカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 屋内位置決め ,  仕様 ,  RGB-D ,  SLAM ,  強化