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J-GLOBAL ID：202202285685561794   整理番号：22A1049662

低遅延無矛盾視覚慣性SLAMのための階層的森林ベース高速オンラインループ閉鎖【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical forest based fast online loop closure for low-latency consistent visual-inertial SLAM

著者 (3件)： Xie Hongle (Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, and Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240, China) ,  Chen Weidong (Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, and Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240, China) ,  Wang Jingchuan (Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, and Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240, China)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 151  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚慣性オドメトリー(VIO)は多くの環境において高い局在化精度を示す。しかし,避けられない推定ドリフトは常に蓄積し,故障に至る。したがって,ドリフトを修正するには効率的なループ閉鎖(LC)が必要である。ほとんどの既存の方法とは異なり,事前訓練モデルに依存し,事前情報なしでループ閉鎖のためのフレームをオンライン符号化する増分階層的森林(HF)ベースのLC法(HF-LC)を提案し,任意の画像に適している。バイナリディスクリプタの双対性を徹底的に活用し,ループフレーム検索のための階層的森林ベースディスクリプタ探索法を提案し,効率的なディスクリプタクラスタリング,二値探索,およびグリッドベースループ閉鎖選択モジュールで極めて高速である。さらに,HF-LCを最先端のキーフレームベースVIOに統合し,包括的階層的森林ベース視覚慣性SLAM(HFVIS)システムを開発した。さらに,軽量幾何学的検証を,ループキーフレームの正しさ検査と姿勢計算のために設計した。最後に,すべてのキーフレーム姿勢をグローバル姿勢グラフ最適化においてさらに最適化して,それはより良い一貫性を達成した。この方法の有効性を地上ロボットと航空機データセットで検証した。大規模な結果は,提案したHF-LCが,より良い精度-再現性能を達成して,著者らのHFVISシステムは,より高い位置確認精度と優れたリアルタイム性能を有することを確認した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *視覚 ,  双対性 ,  航空機 ,  ロボット ,  ドリフト ,  *ループ ,  クラスタ化 ,  画像 ,  モデル ,  統制索引語
準シソーラス用語： 事前知識 ,  キーフレーム ,  *オンライン ,  オドメトリ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 視覚慣性SLAM ,  グローバルな一貫性のある位置決め ,  バイナリ記述子探索 ,  ループ閉鎖検出

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 低遅延 ,  視覚 ,  慣性 ,  SLAM ,  森林 ,  オンライン ,  ループ ,  閉鎖