講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-01-30 09:20
全方位カメラによる自己位置推定のための特徴点追跡 ○猿渡章太郎・胡 振程(熊本大)・Thomas Feraud(IP) |
抄録 |
(和) |
SLAMとは自己位置を計測しながら障害物マップを作ることであり,ロボットや自律走行分野に広く応用されてきた.従来ではジャイロセンサーや車速センサーを等の手法が主流であるが,タイヤの空回りやスリップに対応できないため,近年画像処理に基づいたVisual SLAMの手法が注目を集めている.
本研究では,複数台のカメラを接続した全方位カメラから取得した画像を用いたVisual SLAMを提案する.この手法は単眼カメラより範囲が広く,曲面ミラーを用いた全方位カメラより使える部分が多い画像を用いることでよ
り正確な自己位置の計測を可能にしている. |
(英) |
SLAM is method of measuring vehicle's position and making obstacle map. It used for robotic and Autonomous travel. Formerly,SLAM was based on vehicle speed sensor or gyro sensor but they can't cope idle or slip. So Visal SLAM
based on image process has lately attention.
This paper suggest Visual SLAM using connect cameras. It has wider visiblity than single camera and higher resolution than
omni camera. |
キーワード |
(和) |
全方位カメラ / Visual SLAM / カルマンフィルタ / / / / / |
(英) |
Omni camera / Visual SLAM / Kalman filter / / / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 37, no. 4, BCT2013-2, pp. 5-8, 2013年1月. |
資料番号 |
BCT2013-2 |
発行日 |
2013-01-23 (BCT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
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