論文の概要: 3D map creation using crowdsourced GNSS data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00107v1
• Date: Mon, 31 May 2021 21:24:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 05:30:37.806285
• Title: 3D map creation using crowdsourced GNSS data
• Title（参考訳）: クラウドソースGNSSデータを用いた3次元地図作成
• Authors: Terence Lines (1) and Ana Basiri (1) ((1) School of Geographical and Earth Sciences, University of Glasgow)
• Abstract要約: 本稿では,GNSS(Global Navigation Satellite Systems)信号を用いて2.5Dマップを無償で作成するための新しい手法を提案し,実装する。 これにより、信号可用性のパターンを見つけ出し、3Dマップを作成することができる。 提案手法は, 自動処理データを用いて3次元地図を作成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D maps are increasingly useful for many applications such as drone navigation, emergency services, and urban planning. However, creating 3D maps and keeping them up-to-date using existing technologies, such as laser scanners, is expensive. This paper proposes and implements a novel approach to generate 2.5D (otherwise known as 3D level-of-detail (LOD) 1) maps for free using Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signals, which are globally available and are blocked only by obstacles between the satellites and the receivers. This enables us to find the patterns of GNSS signal availability and create 3D maps. The paper applies algorithms to GNSS signal strength patterns based on a boot-strapped technique that iteratively trains the signal classifiers while generating the map. Results of the proposed technique demonstrate the ability to create 3D maps using automatically processed GNSS data. The results show that the third dimension, i.e. height of the buildings, can be estimated with below 5 metre accuracy, which is the benchmark recommended by the CityGML standard.
• Abstract（参考訳）: 3Dマップは、ドローンナビゲーション、緊急サービス、都市計画など、多くのアプリケーションでますます有用になっている。 しかし、レーザースキャナーなどの既存の技術を使って3Dマップを作成し、最新に保つことは高価である。 本稿では、グローバルナビゲーション衛星システム(gnss)信号を用いて2.5d(その他3d level-of-detail(lod)1)の地図を無料で生成する新しい手法を提案し、実装する。 これにより、GNSS信号可用性のパターンを見つけ出し、3Dマップを作成することができる。 本論文は, ブートストラップ方式を用いて, 地図生成時に信号分類器を反復的に訓練するGNSS信号強度パターンにアルゴリズムを適用した。 提案手法は, 自動処理GNSSデータを用いて3次元マップを作成できることを示す。 その結果,3次元,すなわち3次元が得られた。 建物の高さは5メートル以下の精度で推定できるが、これはCityGML標準によって推奨されるベンチマークである。

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