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J-GLOBAL ID：202202272091855622   整理番号：22A0781188

SO-SLAM:スケール比例および対称テクスチャ制約を持つ意味論的オブジェクトSLAM【JST・京大機械翻訳】

SO-SLAM: Semantic Object SLAM With Scale Proportional and Symmetrical Texture Constraints

著者 (6件)： Liao Ziwei (Robotics Institute, School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China) ,  Hu Yutong (Robotics Institute, School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Jiadong (Robotics Institute, School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China) ,  Qi Xianyu (Robotics Institute, School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Xiaoyu (Robotics Institute, School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Wei (Robotics Institute, School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 4008-4015  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： オブジェクトSLAMは,同時位置決めとマッピング(SLAM)へのオブジェクトの概念を導入し,移動ロボットとオブジェクトレベル対話型アプリケーションのための屋内シーンの理解を助ける。最先端のオブジェクトSLAMシステムは,部分観測,オクルージョン,観測不能な問題などの課題に直面し,マッピング精度とロバスト性を制限する。本レターは,オブジェクト空間制約の導入を扱う新しい単眼意味オブジェクトSLAM(SO-SLAM)システムを提案した。スケール比例制約,対称テクスチャ制約および平面支持制約を含む3つの代表的空間制約を検討した。これらの意味的制約に基づいて,著者らは,よりロバストなオブジェクト初期化方法と方向微細最適化法という2つの新しい方法を提案した。公開データセットと著者記録移動ロボットデータセットに関するアルゴリズムの性能を検証し,マッピング効果に関する著しい改善を達成した。ここではコードを解放する。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 ,  *対称性 ,  *意味論 ,  位置決め ,  応用プログラム ,  単眼 ,  移動ロボット ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： SLAM ,  スケール ,  比例 ,  対称 ,  テクスチャ ,  制約 ,  意味論 ,  オブジェクト