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J-GLOBAL ID：202202263776969722   整理番号：22A1019943

平面運動の下での相対姿勢推定のための大域最適内値最大化【JST・京大機械翻訳】

Globally-Optimal Inlier Maximization for Relative Pose Estimation Under Planar Motion

著者 (10件)： Liu Haotian (State Key Laboratory of Vehicle NVH and Safety Technology, Chongqing, China) ,  Liu Haotian (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, China) ,  Chen Guang (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, China) ,  Chen Guang (Robotics, Artificial Intelligence and Real-Time Systems, TUM Department of Informatics, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Liu Yinlong (Robotics, Artificial Intelligence and Real-Time Systems, TUM Department of Informatics, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Liang Zichen (State Key Laboratory of Vehicle NVH and Safety Technology, Chongqing, China) ,  Liang Zichen (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhang Ruiqi (State Key Laboratory of Vehicle NVH and Safety Technology, Chongqing, China) ,  Zhang Ruiqi (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, China) ,  Knoll Alois (Robotics, Artificial Intelligence and Real-Time Systems, TUM Department of Informatics, Technical University of Munich, Munich, Germany)
資料名： Frontiers in Neurorobotics (Web)  (Frontiers in Neurorobotics (Web))
巻： 16  ページ： 820703  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7086A  ISSN： 1662-5218  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 平面運動制約は,自動誘導車両(AGV)または移動ロボットに対して,視覚オドメトリー(VO)およびSLAMにおいて発生する。従来,2点ソルバはRANdom SAmple Consensusにネストされ,実際のデータで異常値を拒絶できるが,異常値の比率が高いときは性能が低下する。本研究では,一般的平面運動の下での相対姿勢推定のための大域的最適分岐-および-境界(BnB)ソルバを提案し,それは,非常に雑音の多い環境の下でさえ大域的最適解を見つけ出すことを狙ったものである。”その検討”は,一般的平面運動の下での相対姿勢推定に対して,グローバルに最適なBranch-and-Bound(BnB)ソルバを提案した。運動方程式の合理的修正を通して,著者らは,単純化結合戦略が適用できるように,相対回転と変換に相対姿勢を切り離す。それはBnB技術の効率を高めた。実験結果は,大域的最適性を支持し,提案した方法が既存の手法よりもロバストであることを示した。さらに,提案アルゴリズムは,異常値の変化するレベルの下で,グローバル最適性において最先端の方法より優れている。Copyright 2022 The Author(s) 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 ,  運動方程式 ,  雑音 ,  視覚 ,  簡素化 ,  無人搬送車 ,  *異常値 ,  移動ロボット ,  制約条件 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 最適解 ,  *姿勢推定 ,  ソルバ ,  オドメトリ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分枝限定(BnB) ,  自動誘導車両(AGV) ,  相対姿勢推定 ,  Inlier集合最大化 ,  回転と並進推定

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (42件)：

• Barath D., Hajder L. (2018). Efficient recovery of essential matrix from two affine correspondences. IEEE Trans. Image Process. 27, 5328-5337. doi: 10.1109/TIP.2018.2849866
• Barath D., Kukelova Z. (2019). "Homography from two orientation- and scale-covariant features," in Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) (Seoul). doi: 10.1109/TIP.2018.2849866
• Barath D., Matas J. (2018). "Graph-cut ransac," in Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Salt Lake City, UT), 6733-6741. doi: 10.1109/TIP.2018.2849866
• Barath D., Matas J., Noskova J. (2019). "Magsac: marginalizing sample consensus," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Long Beach, CA), 10197-10205. doi: 10.1109/TIP.2018.2849866
• Bazin J.-C., Seo Y., Hartley R., Pollefeys M. (2014). "Globally optimal inlier set maximization with unknown rotation and focal length," in European Conference on Computer Vision (Zürich: Springer), 803-817. doi: 10.1109/TIP.2018.2849866

タイトルに関連する用語 (3件)： 運動 ,  姿勢推定 ,  最大化