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アイテム
SLAMにおける全体最適化に伴う精度悪化と対応の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240287
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/24028796e423b4-2383-44fe-8323-4426e81fa6f1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2024169.pdf (1.2 MB)
2026年6月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2024-06-19 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | SLAMにおける全体最適化に伴う精度悪化と対応の検討 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Proposal of Detection and Suppression Method against Accuracy Deterioration Caused by Global Bundle Adjustment in SLAM | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学理工学部情報工学科 | ||||||||||||
| 著者名 |
水島, 大志
× 水島, 大志
× 松下, 尚樹
× 重野, 寛
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，IoT (Internet of Things) の発展に伴い，自己位置の推定と周辺環境のマップ作成を同時に行うSLAM (Simultaneous Localization And Mapping) が注目されている．SLAMの一種であるVisual SLAMの課題の一つに，推定される自己位置の誤差の累積がある．この課題に対処するため，Visual SLAMではLoop Closingによる誤差修正やBundle Adjustmentによる最適化を行うのが一般的である．その中でも，推定軌跡全体に対する最適化処理であるGBA (Global Bundle Adjustment) は軌跡全体の精度改善のために効果的である．GBAでは構築された周辺環境のマップのなかのKF (Key Frame) とMP (Map Point) に対して，その再投影誤差を最小にするように軌跡座標の修正を行う．しかし，この処理によって一部のKFの座標が過剰に修正され，推定軌跡の誤差増大につながるケースが存在する．本稿では，GBAによる大幅な精度悪化を検出し処理を行うことによって，GBAによる精度悪化を抑制する手法である，モーションチェック(MC)を提案する．モーションチェックはGBA前の軌跡とGBA後の軌跡を比較し，それが大きく異なる場合にはその部分の軌跡を削除，または軌跡全体をGBA前のものに修正することにより，GBAによる大幅な精度悪化の検出・抑制を行う．uRoCデータセットを用いて行った評価では，推定軌跡の誤差の最大値について最大で81.52cm，RMSEについて最大で3.40cmの改善がみられた． | |||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集 巻 2024, p. 1244-1249, 発行日 2024-06-19 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
