| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 101 |
| セッション名 |
| モビリティのためのCV/PR技術 |
| 講演日 |
| 2020/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 第1イベント会場 |
| 講演番号 |
| A-2-3 |
| タイトル |
| Visual SLAMと深層学習を用いた3Dモデリング |
| 著者名 |
| 櫻田 健, |
| キーワード |
| 抄録 |
| Visual SLAMはロボティクスやAR/VRを目的に世界中で活発に研究が行われています。Structurefrom Motion (SfM)と比較して、Visual SLAMではリアルタイムにカメラ姿勢と３次元形状を推定するため、計算量を削減する様々な工夫が施されています。さらに、Inertial Measurement Unit (IMU)と組み合わせることでよりロバストな推定が可能となります。さらに、深層学習の発展に伴い、単眼画像から奥行きを推定し、その結果をVisual SLAMに応用する研究なども盛んに行われれています。これらについて、我々が公開し開発を進めているVisual SLAMのオープンソースソフトウェア"OpenVSLAM"を例に理論と実用の両面から解説します。 |