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Web カメラを用いたVisual SLAM による自己位置推定の性能比較評価

机译:使用网络摄像头通过Visual SLAM对自我位置估计进行性能比较评估

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摘要

歩行者空間のような規模が大きい環境において自律ロボットが監視などを行う場合,単一のロボットよりは複数ロボットによる行動が効率的である.複数ロボットを配備する場合,コストの問題から安価な小型ロボットが求められる.ロボットが自律行動するためには,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping: 自己位置と地図の同時推定)が必要となる.SLAM ではレーザー測域センサ(LiDAR)を用いることも可能であるが,LiDAR は高価であるため,安価なイメージセンサであるWeb カメラで利用できるVisual SLAM が適している.本研究では,小型ロボットの自律行動を想定し,小型コンピュータで実行可能なVisual SLAM の性能評価を目的とする.本稿では特に,規模の大きい環境に適したSLAM であるORB-SLAM2およびOpenVSLAMを用いた自己位置推定の精度(位置とロスト回数)の比較実験を行う.また探索範囲の変更のため,人が持ち上げて移動させても自己位置推定が可能であるか(キッドナップ問題)も考慮する.
机译:自我在大环境中,例如行人空间 当Ritsu机器人执行监视等操作时,它是一个机器人 多个机器人的动作是有效的。倍数b 部署机器人时,由于成本问题,它既便宜又小巧。 需要一个机器人。因为机器人自主地行动 SLAM(同时进行本地化和映射:自我) 需要同时估算您的位置和地图)。在SLAM中 也可以使用激光测距传感器(LiDAR) 但是,由于LiDAR昂贵,因此它是廉价的图像传感器。 可以与网络摄像头一起使用的Visual SLAM是合适的 正在做。在这项研究中,我们考虑了小型机器人的自主行为。 可以在小型计算机上定义和运行的Visual SLAM 目的是性能评估。特别是在本文中,规模很大 ORB-SLAM2和环保型SLAM 使用OpenVSLAM进行自我位置估计的准确性(位置和 进行比较实验(丢失次数)。同时更改搜索范围 因此,即使有人抬起并移动它,自我位置估计也是可能的。 还要考虑是否可能(绑扎问题)。

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