@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00215346,
 author = {川﨑, 悠史 and 塚田, 義典 and 梅原, 喜政 and 中原, 匡哉 and 田中, 成典 and 窪田, 諭},
 book = {第83回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {近年，構造物の老朽化が急速に進んでいるため，網羅的な維持管理が必要である．そこで，網羅的に構造物の3次元形状を計測する方法として，車両にセンサ機器を搭載したMMSがある．しかし，測位衛星の受信環境が悪い場所では計測精度が低下し，正確な3次元データを生成できない．これに対して，SLAMを用いて計測時の姿勢と自己位置を推定し，計測データを補正する方法が考えられるが，MMSにそのまま適用すると，車両速度が速いため，異なる点同士を同一の特徴的な点として誤推定し，推定精度が低下する．そこで，本研究では，RANSACを用いて計測データから自己位置姿勢の推定に有用な点のみを抽出し，SLAMと走行速度を用いて位置補正する手法を提案する．},
 pages = {33--34},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {特徴点抽出によるMMSの自己位置補正に関する研究},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}