| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-02-22 10:30 LiDARとカメラを用いた仮想RGB-Dセンサによる遠距離スパース点群の補間手法 ○齊藤真衣・沈 舜聡・伊東敏夫（芝浦工大）  ITS2021-41 IE2021-50 |
|
| 抄録 | （和） | 自動運転技術においてLiDARは外界認識のセンサとして不可欠な存在となっている．しかし，LiDARが取得する点群データは遠距離においてスパースとなるという問題がある．これにより，遠距離における物体の正確な情報を得ることが困難となる．この問題を解決するために，カメラとのセンサフュージョンを利用したLiDAR点群データの補間手法を提案する．LiDAR点群データを隣接フレームにトラッキングすることで点群の補間を図る．その際，適当なトラッキング先の決定にカメラから得られるRGBデータを利用する．また，提案手法を先行車両データに適用する実験を行った．実験により，提案手法を用いることで，点群データの形状復元率が向上することが確認された． |
| （英） | LiDAR plays an important role in the external recognition due to its high spatial resolution for automated driving system. However, LiDAR has a problem that the point cloud data becomes sparse at long distances. This problem makes it difficult to obtain accurate information of the target object. To solve this problem, we propose an interpolation method using sensor fusion of camera and LiDAR. RGB data is used to search for matching point cloud in adjacent frames. In the experiment, the proposed method is applied to the data of a preceding vehicle, and the improvement of the accuracy of the shape recovery rate is confirmed. | |
| キーワード | （和） | 自動運転 / LiDAR / センサフュージョン / RGB-D / / / / |
| （英） | Autonomous vehicle / LiDAR / Sensor fusion / RGB-D / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 373, ITS2021-41, pp. 97-102, 2022年2月. | |
| 資料番号 | ITS2021-41 | |
| 発行日 | 2022-02-14 (ITS, IE) | |
| 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 | ITS2021-41 IE2021-50 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-AIT ITE-ME ITE-MMS |
| 開催期間 | 2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像処理，一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ITS |
| 会議コード | 2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LiDARとカメラを用いた仮想RGB-Dセンサによる遠距離スパース点群の補間手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Interpolation Method for Sparse Point Cloud at Long-range Using Virtual RGB-D with LiDAR and Camera |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動運転 / Autonomous vehicle |
| キーワード(2)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | センサフュージョン / Sensor fusion |
| キーワード(4)（和/英） | RGB-D / RGB-D |
| 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） | 齊藤 真衣 / Mai Saito / |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沈 舜聡 / Shuncong Shen / |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊東 敏夫 / Toshio Ito / |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-02-22 10:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | ITS |
| 資料番号 | ITS2021-41, IE2021-50 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.373(ITS), no.374(IE) |
| ページ範囲 | pp.97-102 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-14 (ITS, IE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]