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J-GLOBAL ID：202202260412421780   整理番号：22A0781121

点線視覚慣性オドメトリを改善するための構造情報の利用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging Structural Information to Improve Point Line Visual-Inertial Odometry

著者 (6件)： Xu Bo (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Peng (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  He Yijia (Kuaishou Technology, Beijing, China) ,  Chen Yu (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Yongnan (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhou Ming (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 3483-3490  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： SLAMシステムの精度を改善するために,Leving線の特徴が多くの研究で研究されている。しかし,SLAMシステムを改善するために,異なるライン特徴(並列,非並列)の特性を完全に利用することは稀である。本論文では,直線を構造に分割する点と直線に基づくVIOシステムを設計した。線特徴を効果的に最適化するために,構造及び非構造直線の両方に対して2パラメータ表現法を用いた。さらに,フレームツーフレーム(2D-2D)とフレームツーマップ(2D-3D)戦略に基づく安定線マッチング法を設計し,システムの軌道精度を大幅に改善できる。著者らは,合成データと公開データセットに関するアブレーション実験を行い,また,著者らの方法を最先端のアルゴリズムと比較した。実験は,種々のライン特徴の組合せがVIOシステムの精度を改良できて,また,著者らのシステムの有効性を実証した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  *視覚 ,  情報 ,  実験 ,  精度 ,  有効性 ,  アブレーション ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： *オドメトリ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 点線 ,  視覚 ,  慣性 ,  オドメトリ