| 講演名 | 2022-12-05 特徴点抽出手法の変更及び対象領域の制限によるビジュアルオドメトリの性能改善 薛 俊峰(明大), 安達 美穂(明大), 宮本 龍介(明大), |
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| 抄録(和) | ロボットの自律移動では，地図上のロボットの位置を正確に求めることが重要 である．カメラを用いた手法としてビジュアルオドメトリがあり，IMU と組み 合わせることでスケール推定も可能な手法としてVINS-Monoがある．しかし， 現実のロボットの動作においては並進運動や回転運動が頻繁に発生するため， 有効な特徴点が得られず，周囲の動的物体に起因する外れ値によって精度が 低下する．本稿では，これらの問題を解決するために，特徴点抽出手法の 改善及び意味論的領域分割に基づく外れ値の除去に取り組む．実環境において 取得されたデータを用いた実験の結果，特徴点抽出手法を変更することにより， 精度向上が確認された．また，動的物体が多数存在する状況においては，意味 論的領域分割に基づく外れ値の除去も有効であった． |
| 抄録(英) | Accurate localization is indispensable for autonomous moving. When a camera is an external sensor, visual odometry can be used for this purpose. The accuracy can be improved if IMU is available: VINS-Mono is a famous scheme. In actual scenes, the accuracy of visual odometry may become worse according to translational or rotational motions of a robot and outliers of feature point matching caused by dynamic objects in the view. This paper attempts to improve the accuracy of visual odometry by more suitable feature extraction schemes for feature points and outlier elimination based on semantic information. Experimental results obtained at actual environment showed that other schemes for feature extraction is effective and outlier elimination also work well only when many dynamic objects exist in the view. |
| キーワード(和) | 意味論的領域分割 / ビジュアルオドメトリ / 特徴点マッチング |
| キーワード(英) | Semantic segmentation / visual odometry / feature point matching |
| 資料番号 | SIS2022-33 |
| 発行日 | 2022-11-28 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2022/12/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 関西大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 笹岡 直人(鳥取大) / 田向 権(九州工大) |
| 副委員長氏名（英） | Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 吉田 壮(関西大学) |
| 幹事氏名（英） | Yukihiro Bandoh(NTT) / Soh Yoshida(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 眞壁 義明(神奈川工科大) / 杉浦 陽介(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) / Yosuke Sugiura(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特徴点抽出手法の変更及び対象領域の制限によるビジュアルオドメトリの性能改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Visual Odometry Based on Suitable and Restricted Feature Point Extraction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 意味論的領域分割 / Semantic segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | ビジュアルオドメトリ / visual odometry |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴点マッチング / feature point matching |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 薛 俊峰 / Junfeng Xue |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 安達 美穂 / Miho Adachi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮本 龍介 / Ryusuke Miyamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-12-05 |
| 資料番号 | SIS2022-33 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SIS-293 |
| ページ範囲 | pp.56-61(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-28 (SIS) |