[4Yin2-03] 深度マップを用いた単眼Visual Odometryによる環境地図の作成
キーワード：自己位置推定、単眼ビジュアルオドメトリ、深度マップ
自己位置推定と環境地図の作成を同時に行う技術としてVisual SLAM, Lidar SLAMなどの方式が提案されている．その中でも単眼カメラによるVisual SLAMは，特殊なセンサーを必要とせず，軽量・低価格で計測系を構築するのに適しており，環境地図の作成に利用することができる．本研究では，単眼カメラの入力画像から CNN (Convolutional Neural Network) で求めた深度マップを用いてスケールを推定することにより，実世界のスケールを反映した環境地図を作成することを目的とする．屋外における車両走行データセットを用いて，スケールと軌跡を推定し，Visual Odometryに対して深度マップを用いる際の課題について考察した．
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