協調Edge-SLAMにおける負荷分散とマップの再利用

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2024-02-15
• タイトル: 協調Edge-SLAMにおける負荷分散とマップの再利用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Load Balancing and Map Reuse in Edge-cooperative-SLAM
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:ネットワークサービスと分散処理] エッジ，クラウド，負荷分散，SLAM
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00232317
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Keio Uniersity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Keio Uniersity
• 著者名: 松下, 尚樹; 武藤, 晟; 重野, 寛
• 著者名(英): Naoki, Matsushita; Akira, Muto; Hiroshi, Shigeno
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: リアルタイム車両アプリケーションの1つとして，自己位置推定と環境マップ作成を同時に実行するSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）があり，SLAMを複数エージェントで実行し，作成された環境マップをエッジサーバで統合する協調Edge-SLAMが注目を浴びている．本論文では負荷分散とマップデータのリアルタイムな再利用を考慮した協調Edge-SLAMを提案する．提案手法では，既存手法と同じようにエージェントの負荷を軽減しつつ，エッジサーバからエージェントへ別エージェントのマップデータを配信し，リアルタイムな再利用を行う．エッジサーバでは，エージェントで再利用できる可能性が高いマップデータのみをエージェントに配信することでリアルタイムな再利用を図る．エージェントではエッジサーバから配信されたマップデータを用いてローカルマップを更新し，自己位置推定に利用する．提案手法のプロトタイプでは，自己位置推定の位置誤差の平均値を約0.037m向上させ，標準偏差は約1/3となった．また，エージェントにおけるマップデータの再利用にかかる時間を既存手法と比較して大幅に短縮した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a real-time vehicle application, which simultaneously estimates self-location and maps the environment. Edge-Cooperative-SLAM, in which multiple agents execute SLAM and integrate the created environment map at the edge, has been attracting attention. In this paper, we propose an Edge-Cooperative-SLAM that takes into account load balancing and real-time reuse of map data. The proposed method reduces the agent's load as in the existing methods, while distributing map data of another agent from an edge server to the agent for real-time reuse. The edge server delivers only map data that is likely to be reusable by the agent for real-time reuse. The agent updates its local map using the map data delivered from the edge server and uses it for self-location estimation. The prototype of the proposed method improves the average position error of self-position estimation by about 0.037m, and the standard deviation is about 1/3. In addition, the time required for reuse of map data by the agent is significantly reduced compared to existing methods.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 65, 号 2, p. 499-506, 発行日 2024-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会