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MyEnigma

とあるエンジニアのブログです。#Robotics #Programing #C++ #Python #MATLAB #Vim #Mathematics #Book #Movie #Traveling #Mac #iPhone

スケーラブルなランドマーク画像検索とビジュアルオドメトリを用いた三次元自己位置推定

第一回 Personal Internet RInkou (PIR) =>(PIRについてはこちら)

『スケーラブルなランドマーク画像検索とビジュアルオドメトリを用いた三次元自己位置推定』
友納正裕
第15回ロボティクスシンポジア,奈良,2010,


===概要===
ステレオカメラ一つのみを用いた自己位置推定法
ローカルなSLAMを用いてVisual Odometry(VO)を行い,
Bag of wordsの手法を用いてPlace REcognitionを行い,VOの蓄積誤差を補正する.
VOにはエッジ点を利用したICPを用いる.
すべてのマップを保有するわけではなく,遠くのマップはどんどん消していく(ローカルSLAM)
Bag of wordsの手法は基本的にはNisterの方法を用いている.
著者はロボットビジョンでは有名な千葉工大の先生です.

===すごいところ===
おそらく,カメラ情報のみでVO+Place Recognitionの自己位置推定システムを実現したのは日本で初めて.


===わからなかった所===
VOとPlace Recognitionをどのように統合しているのかが知りたい.

===Memo===
ローカルSLAM→VO (ローカルSLAMの法が高精度である)
まず,visual word で10まで絞り込む: FABMAPはこの計算の最終的な結果まで計算する
あまり,ユニークではない画像はデータベースから外す.
評価の仕方がいい