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J-GLOBAL ID：202202237341866283   整理番号：22A0457636

DiSCo-SLAM:2段階大域局所グラフ最適化による分散スキャンコンテキスト可能マルチロボットLiDAR SLAM【JST・京大機械翻訳】

DiSCo-SLAM: Distributed Scan Context-Enabled Multi-Robot LiDAR SLAM With Two-Stage Global-Local Graph Optimization

著者 (4件)： Huang Yewei (Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, USA) ,  Shan Tixiao (SRI International, Princeton, NJ, USA) ,  Chen Fanfei (Exyn Technologies, Philadelphia, PA, USA) ,  Englot Brendan (Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, USA)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 1150-1157  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 3D LiDAR観測での使用を意図した分散マルチロボットSLAMの新しいフレームワークを提案した。フレームワーク,DiSCo-SLAMは,マルチロボットSLAMのための軽量Scanコンテキスト記述子を使用する最初のものであり,ロボット間のLiDAR観測のデータ効率的交換を可能にした。さらに,このフレームワークは,ロボット間ループ閉鎖のための探索を確実とする未知の初期条件に弾力性がある安定な位置決め結果を提供する,分散マルチロボットSLAMのための2段階グローバルおよび局所最適化フレームワークを含む。提案フレームワークを,様々なマルチロボットデータセット上で,広く使用された分散Gauss-Seidel(DGS)手法と比較し,その精度,安定性,およびデータ効率を定量的に実証した。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： *最適化 ,  *ロボット ,  弾性 ,  位置決め ,  初期条件 ,  三次元 ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： ローカル最適化 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： SLAM ,  段階 ,  グラフ ,  最適化 ,  スキャン ,  コンテキスト ,  マルチロボット ,  LIDAR