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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-25 09:55
3次元Lidar SLAMにおける精度劣化を考慮した点群データ量削減
小島瑠斗杉浦圭祐松谷宏紀慶大VLD2021-63 CPSY2021-32 RECONF2021-71
抄録 (和) 自動運転等に応用され, 自己位置推定・環境地図作成を同時に行うLidar SLAM において点群は, アルゴリズムの根幹を成す重要なデータである. しかし点群はデータ量が非常に大きいため, 多数のエッジが稼働する状況において全転送時のデータ量は膨大となる. 本研究においては, 代表的な3次元Lidar SLAMアルゴリズムであるLOAM を対象とし, 計算量が大きい最適化処理をサーバで行うと仮定した際の, エッジサーバ間の通信量削減に取り組む. 具体的には, LOAM のアルゴリズムの特性を鑑みて点群の加工・削減方法を複数, 比較・検討する. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) Point Cloud / Compression / SLAM / LOAM / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 343, CPSY2021-32, pp. 78-83, 2022年1月.
資料番号 CPSY2021-32 
発行日 2022-01-17 (VLD, CPSY, RECONF) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード VLD2021-63 CPSY2021-32 RECONF2021-71

研究会情報
研究会 RECONF VLD CPSY IPSJ-ARC IPSJ-SLDM  
開催期間 2022-01-24 - 2022-01-25 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) FPGA 応用および一般 
テーマ(英) FPGA Applications, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CPSY 
会議コード 2022-01-RECONF-VLD-CPSY-ARC-SLDM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 3次元Lidar SLAMにおける精度劣化を考慮した点群データ量削減 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Accuracy-Aware Data Size Reduction Method of 3D Lidar SLAM 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Point Cloud /  
キーワード(2)(和/英) Compression /  
キーワード(3)(和/英) SLAM /  
キーワード(4)(和/英) LOAM /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小島 瑠斗 / Ryuto Kojima / コジマ リュウト
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉浦 圭祐 / Keisuke Sugiura / スギウラ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani / マツタニ ヒロキ
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-25 09:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CPSY 
資料番号 VLD2021-63, CPSY2021-32, RECONF2021-71 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.342(VLD), no.343(CPSY), no.344(RECONF) 
ページ範囲 pp.78-83 
ページ数
発行日 2022-01-17 (VLD, CPSY, RECONF) 


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