@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216156,
 author = {林, 佑介 and 田口, 賢佑 and 森田, 渉吾 and 今枝, 航 and 藤吉, 弘宣},
 issue = {20},
 month = {Jan},
 note = {LiDAR は広い範囲にわたって高精度に距離や位置，形状を検出し，3 次元での把握が可能である．その反面，カメラよりも解像度およびフレームレートが低いという課題がある．また，レーザー光をスキャンする走査型 LiDAR では，各 Depth 測定値の測定時刻が異なり，この測定時刻の違いに起因して移動物体の Depth がずれるという課題がある．本研究では，高解像度で移動体に対してずれのない Depth を得るため，走査型 LiDAR で得られた Depth 測定値を時間方向に拡張した 3 次元の Voxel 表現とし，これを入力データとしてニューラルネットワークを用いて推定する．空間的には遠方や物体の境界付近，時間的には目的の時刻に遠い時刻や移動物体のように高解像度化が困難な Depth 測定値に対して，背景と移動体の切り分けや不確実性を考慮することで精度向上を図る．},
 title = {走査型LiDARのための時刻情報を用いた超解像},
 year = {2022}
}