@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240287,
 author = {水島, 大志 and 松下, 尚樹 and 重野, 寛},
 book = {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},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 pages = {1244--1249},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {SLAMにおける全体最適化に伴う精度悪化と対応の検討},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}