低解像度3D LiDARのためのMVL-Fusionに基づく時系列最適化モデル
Time-Series Optimization Models Based on MVL-Fusion for Low-Resolution 3D LiDAR
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20225009
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.2-22
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
著者 | 1) 沈 舜聡, 2) 齊藤 真衣, 3) 伊東 敏夫 |
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著者(英) | 1) Shuncong Shen, 2) Mai Saito, 3) Toshio Ito |
勤務先 | 1) 芝浦工業大学, 2) 芝浦工業大学, 3) 芝浦工業大学 |
勤務先(英) | 1) Shibaura Institute of Technology, 2) Shibaura Institute of Technology, 3) Shibaura Institute of Technology |
抄録 | レーザスキャナは自律走行システムなどの外界認識センサとして搭載される。特に、高い信頼性を持つLiDARは不可欠な存在である。しかし、遠距離で性能が低下する。これに対し、単眼カメラとのフュージョン手法を提案する。時系列フィルタリングを適用させ、異なる対象物体や非線形モデルなどの精度とロバスト性を向上させる。 |
抄録(英) | The laser scanner has been integrated into sensing systems of many mobile devices, autonomous driving and robot system, which LiDAR as the primary sensor due to its stable and reliable in collecting 3D information. Since the degradation is appears in number and quality of point cloud at long distances, we present an enhance method via fuse monocular vision image and LiDAR point cloud data. The method also including application the time-series filtering models to improve the fusion accuracy in tracking different objects, and robustness of the fusion system, especially under non-linear dynamic scenarios. 翻訳 |