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LSH-RANSAC: Incremental Matching of Large-Size Maps LSH-RANSAC: 대형 지도의 증분 매칭

Kanji TANAKA, Ken-ichi SAEKI, Mamoru MINAMI, Takeshi UEDA

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요약 :

본 논문은 랜드마크 맵을 이용한 로봇 위치 파악을 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 최근 SLAM 연구가 진전되면서 로봇이 다른 매퍼 로봇에 의해 점진적으로 구축된 대형 지도를 획득하고 사용하는 것이 중요해졌습니다. 우리의 현지화 접근 방식은 이러한 증분 및 대형 지도에서 성공적으로 작동합니다. 문헌에서 RANSAC 지도 일치는 대형 지도에 대한 유망한 접근 방식이었습니다. 증분 맵을 처리하기 위해 RANSAC 맵 매칭을 확장합니다. 우리는 증분 RANSAC를 증분 LSH 데이터베이스와 결합하고 위치 기반 접근 방식과 모양 기반 접근 방식의 하이브리드를 개발합니다. 무 데이터세트를 사용한 일련의 실험은 유망한 결과를 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.2 pp.326-334
발행일
2010/02/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.326
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능과 인지과학

작성자

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