[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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