単眼・両眼推定器を複合した自己位置と環境の同時推定(テーマ関連セッション4)
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概要
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ロボットが未知環境において自律移動を行うには外界情報の獲得と,ロボット自身の位置を把握する必要がある.そのため,従来よりロボットの自己位置推定と環境マッピングを同時に行うSimultaneous Localization and Mapping (SLAM)の研究が盛んに行われている.視覚センサを用いたSLAMには両眼カメラや単眼カメラを用いた手法が提案されているが,それぞれ対応点問題やスケールファクタの欠如など一長一短がある.本稿では,単眼推定と両眼推定それぞれの長所を組み合わせ,各ランドマークに対し適宜両眼・単眼を切り替ることで,精度の高い自己位置推定と密な環境マップの生成実現する手法を提案し,その有効性を検証する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-11-20
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