2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[4Yin2] インタラクティブセッション2

2022年6月17日(金) 12:00 〜 13:40 Y会場 (Event Hall)

[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

〇田口 健太郎1 (1.株式会社アイネット)

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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