@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218213,
 author = {斎藤, 康平 and 本多, 和史 and 須藤, 宏晃 and 和田, 真凜 and 湯田, 優希 and 上田, 有里子 and 安達, 美穂 and 宮本, 龍介 and Kohei, Saito and Kazufumi, Honda and Hiroaki, Sudo and Marin, Wada and Yuki, Yuda and Yuriko, Ueda and Miho, Adachi and Ryusuke, Miyamoto},
 issue = {3},
 month = {Jun},
 note = {著者の所属している研究室では，意味論的領域分割の結果を積極的に用いたロボットのビジュアルナビゲーション手法の開発に取り組んでいる．著者らの手法では，自己位置推定と方向転換を行うためには分岐点の検出および分類を行う必要がある．しかし，ロボットの分岐点への進入角度は毎回異なるため，前方画像のみを入力として分岐点検出および行うためには，位置や角度のズレへの耐性を持つ手法が求められる．そこで本稿では，SuperGlue　から得られるマッチング結果に基づく分岐点検出と分類手法を提案する．明治大学生田キャンパス内においてロボットを用いた実験を行い，交差点検出と分類の精度評価を行った結果，分岐点近傍における検出が可能であり，高精度で分岐点の分類が可能であることが示された．, We attempt to actualize a novel visual navigation scheme that strongly depends on results of semantic segmentation. To actualize localization and path planning at intersections, the scheme requires intersection detection and recognition. However, the angle of approach is different at each time, the detection and recognition method at intersection with input image captured by front camera should be independent to change a location and the angle of approach. This paper proposed a novel scheme to detect and recognize junctions based on the results of feature matching by SuperGlue. Experiments conducted at Ikuta Campus of the Meiji University using a real robot showed that the proposed scheme could detect junctions and recognize them accurately.},
 title = {SuperGlueから得られるマッチング結果に基づく分岐点検出と分類},
 year = {2022}
}