2P1-E16 小型UAVによるSIFT特徴を用いた単眼カメラSLAMアルゴリズム構築
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概要
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This paper describes a simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm using a monocular camera for a small unmanned aerial vehicle (UAV). A small UAV is attracted the attention for effective means of the collecting aerial information. However, there are few practical applications due to its small payloads. The extended Kalman filter SLAM is developed to increase the position and attitude data of the UAV. A small monocular camera is used for the observation. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) features are extracted from captured images. Fielded experiment result shows the proposed method is effective to estimate position and attitude for the small UAV.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
著者
-
橋詰 匠
早大
-
鈴木 太郎
早稲田大学
-
鈴木 真二
東京大学大学院工学系研究科 航空宇宙工学専攻
-
鈴木 真二
東京大学
-
橋詰 匠
早稲田大学理工学術院総合研究所
-
天野 嘉春
早稲田大学理工学術院総合研究所
-
鈴木 太郎
早稲田大学理工学術院総合研究所
-
橋詰 匠
早稲田大
-
天野 喜春
早稲田大
-
天野 嘉春
早稲田大
-
鈴木 太郎
早稲田大学理工学術院
-
天野 嘉春
早稲田大学理工学研究所
-
鈴木 太郎
早稲田大
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