論文の概要: FP-Loc: Lightweight and Drift-free Floor Plan-assisted LiDAR Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00292v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 08:49:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-02 15:50:10.937262
• Title: FP-Loc: Lightweight and Drift-free Floor Plan-assisted LiDAR Localization
• Title（参考訳）: FP-Loc:軽量・ドリフトフリーのフロアプラン支援LiDAR
• Abstract要約: フロアプランに基づくフル6自由度LiDARローカライゼーションのための新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、姿勢の一部を解決するための頑丈な天井と地上面検出に依存している。 我々のコアコントリビューションは、フロアプランから最も近い垂直構造要素の効率的な検索のための、新しい近接データ構造である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.344409944831742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework for floor plan-based, full six degree-of-freedom LiDAR localization. Our approach relies on robust ceiling and ground plane detection, which solves part of the pose and supports the segmentation of vertical structure elements such as walls and pillars. Our core contribution is a novel nearest neighbour data structure for an efficient look-up of nearest vertical structure elements from the floor plan. The registration is realized as a pair-wise regularized windowed pose graph optimization. Highly efficient, accurate and drift-free long-term localization is demonstrated on multiple scenes.
• Abstract（参考訳）: フロアプランに基づくフル6自由度LiDARローカライゼーションのための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,壁や柱などの垂直構造要素のセグメンテーションをサポートし,ポーズの一部を解決するロバストな天井と地上面の検出に依存している。 我々のコアコントリビューションは、フロアプランから最も近い垂直構造要素の効率的な検索のための、新しい近接データ構造である。 登録は、ペアワイズ正則化ウィンドウドポーズグラフ最適化として実現される。 複数の場面で高効率で高精度でドリフトフリーな長期局在を示す。

関連論文リスト

• Architect-Ant: Editable Automatic Furnishing of Architectural Floor Plans [73.84806303977797]
  本稿では,微調整型視覚調整モデルを用いた自動調合フレームワークであるArchitect-Antを紹介する。 家具レイアウトは、コンパクトで座標ベースのドメイン固有言語(言語)で表現され、オブジェクト配置をエンコードする。 我々は,Architect-Antが幾何学的に妥当かつ機能的に妥当なレイアウトを生成することを示し,より大規模な構造のみのフロアプランデータセットを構築するためのスケーラブルな経路を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-09T14:55:43Z)
• SceneAligner: 3D-Grounded Floorplan Localization in the Wild [24.114337264203428]
  本研究では,現場の3次元再構成表現にタスクを接地することで,野生環境におけるフロアプランのローカライズを行う手法を提案する。 本手法は,重力に整合した3次元シーンを再構成し,フロアプランプロキシとして機能する2次元密度マップに投影する。 密度マップと建築フロアプランの外観ギャップを埋めるために, 2次元基礎モデルを適用し, 相互対応を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T14:53:05Z)
• PlanaReLoc: Camera Relocalization in 3D Planar Primitives via Region-Based Structure Matching [21.698140922880402]
  我々は,平面プリミティブと3次元平面マップを用いた軽量6-DoFカメラ再位置推定の先駆者となった。 PlanaReLocは、深いマーカがクエリイメージと学習された統合埋め込み空間内のマップに平面プリミティブを関連付ける、合理化された平面中心のパラダイムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-21T13:30:16Z)
• Raster2Seq: Polygon Sequence Generation for Floorplan Reconstruction [21.366278792227785]
  本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・タスクとしてフロアプランをフレーミングするRaster2Seqを提案する。 自己回帰デコーダは、画像特徴および以前に生成されたコーナーに基づいて、次のコーナーを予測することを学ぶ。 提案手法は,標準ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T18:58:46Z)
• Graph-Loc: Robust Graph-Based LiDAR Pose Tracking with Compact Structural Map Priors under Low Observability and Occlusion [17.402591767257775]
  Graph-Locはグラフベースのローカライゼーションフレームワークで、コンパクトな構造マップの先行に対するプラットフォームポーズを追跡する。 パブリックベンチマーク、コントロールされたストレステスト、実世界のデプロイに関する実験では、KBレベルの事前処理による正確で安定したトラッキングが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T09:19:47Z)
• TALO: Pushing 3D Vision Foundation Models Towards Globally Consistent Online Reconstruction [57.46712611558817]
  3次元視覚基礎モデルでは、1つのフィードフォワードパスを通して、未校正画像からキー3D属性を再構成する際の強力な一般化が示されている。 近年の戦略は,グローバルトランスフォーメーションの解決によって連続的な予測と整合するが,本分析では,仮定の妥当性,局所的なアライメント範囲,雑音的幾何の下でのロバスト性といった基本的な限界を明らかにしている。 本研究では,グローバルに伝播する制御点を利用して空間的に異なる不整合を補正する,Tin Plate Splineに基づく高DOFおよび長期アライメントフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T02:22:20Z)
• PLANA3R: Zero-shot Metric Planar 3D Reconstruction via Feed-Forward Planar Splatting [56.188624157291024]
  提案するPLANA3Rは,提案しない2次元画像から平面3次元再構成を計測するためのポーズレスフレームワークである。 トレーニング中に3次元平面アノテーションを必要とする以前のフィードフォワード法とは異なり、PLANA3Rは明確な平面監督なしで平面3次元構造を学習する。 本研究は,複数の室内環境データセットに対するPLANA3Rの有効性を検証するとともに,領域外屋内環境への強力な一般化を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T15:15:33Z)
• Supercharging Floorplan Localization with Semantic Rays [11.68879796145804]
  本稿では,深度とセマンティック線を共同で推定する意味認識フレームワークを提案する。 提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れており,従来の手法と比較して,リコール基準の大幅な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-12T14:01:54Z)
• S-Graphs 2.0 -- A Hierarchical-Semantic Optimization and Loop Closure for SLAM [6.978842308009956]
  本研究では,室内シーンの階層構造を活用し,効率的なデータ管理と最適化を行う状況グラフ2.0(S-Graphs 2.0)を提案する。 私たちのアルゴリズムは、環境を表す状況グラフを、キーフレーム、ウォール、ルーム、フロアの4つの層に構築することから始まります。 本研究では,建物の各階間の空洞化により発生する偽陽性閉鎖を効果的に拒否する,フロアベースのループ閉鎖戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T10:09:10Z)
• ROLO-SLAM: Rotation-Optimized LiDAR-Only SLAM in Uneven Terrain with Ground Vehicle [49.61982102900982]
  荒地における地上車両の姿勢推定精度を向上させるために,LiDARを用いたSLAM法を提案する。 累積誤差の低減を支援するために,グローバルスケールの因子グラフが確立されている。 その結果,ROLO-SLAMは地上車両の姿勢推定に優れ,既存のLiDAR SLAMフレームワークよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T02:44:27Z)
• Structure-preserving Planar Simplification for Indoor Environments [0.0]
  本稿では,屋内シーンポイント雲の構造保存型平面簡易化のための新しい手法を提案する。 キャプチャされた各シーンを、構造化された(壁焼床)と非構造化された(屋内オブジェクト)のシーンに分割する。 天井と床を正確に表現するために,壁面の正常性に対して天井と床のメッシュを切断するメッシュクリッピングアルゴリズムを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T11:10:26Z)
• RaNeuS: Ray-adaptive Neural Surface Reconstruction [87.20343320266215]
  微分可能放射場 eg NeRF を利用して、新しいビューレンダリングを生成するとともに、詳細な3次元表面を再構成する。 本研究では,SDFから放射場への射影を一様等間隔のアイコニカル正規化で定式化し,最適化することを考えると,光度重み付け係数を改良する。 提案する textitRaNeuS は,合成データと実データの両方で広く評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T07:54:25Z)
• Data-Adaptive Graph Framelets with Generalized Vanishing Moments for Graph Signal Processing [2.039632659682125]
  本稿では,階層的分割に基づく局所化サポート付きグラフ上でのタイトなフレームレットシステム構築のためのフレームワークを提案する。 我々の構成は、分割木に基づく非常に一般的なパラメタライズドグラフフレームレットシステムを提供する。 学習したグラフフレームレットシステムは,非線形近似および復号化タスクにおいて優れた性能を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T07:49:43Z)
• E-Graph: Minimal Solution for Rigid Rotation with Extensibility Graphs [61.552125054227595]
  重なり合う領域を持たない2つの画像間の相対的な回転推定を解くために,新しい最小解を提案する。 E-Graphに基づいて、回転推定問題はより単純でエレガントになる。 回転推定戦略を6-DoFカメラのポーズと高密度3Dメッシュモデルを得る完全カメラ追跡マッピングシステムに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T16:11:48Z)
• Structure PLP-SLAM: Efficient Sparse Mapping and Localization using Point, Line and Plane for Monocular, RGB-D and Stereo Cameras [13.693353009049773]
  本稿では,PPRモジュールを組み込んだ高機能カメラローカライゼーションを実現するために,ポイント・ライン・クラウドを用いた視界SLAMシステムを提案する。 再構成された線や平面上での複数の実行時最適化を提案することにより,幾何的プリミティブをスケールのあいまいさで再構築するという課題に対処する。 その結果,提案したSLAMはセマンティック機能をしっかりと組み込んで,トラッキングとバックエンドの最適化を強化していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T09:05:35Z)
• FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer [96.21662790857194]
  中国語NERのためのFLAT: Flat-Lattice Transformerを提案する。 各スパンは、文字または潜在単語とその元の格子における位置に対応する。 4つのデータセットの実験では、FLATは他のレキシコンベースのモデルよりも性能と効率が優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T15:27:49Z)
• Reconfigurable Voxels: A New Representation for LiDAR-Based Point Clouds [76.52448276587707]
  本稿では,3次元点群から表現を構成する新しい手法であるReconfigurable Voxelsを提案する。 具体的には,各地区を一定数のボクセルで適応的にカバーするランダムウォーク方式を考案する。 この手法は,特に疎水領域において,ボクセル特性の安定性を効果的に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:07:16Z)
• Scan2Plan: Efficient Floorplan Generation from 3D Scans of Indoor Scenes [9.71137838903781]
  Scan2Planは,室内環境の構造要素の3次元スキャンから,フロアプランを正確に推定するための新しい手法である。 提案手法は、初期ステージがシーンの無秩序な点雲をクラスタリングする2段階のアプローチを取り入れたものである。 その後の段階では、各部屋について単純なポリゴンによってパラメータ化された閉周を推定する。 最後のフロアプランは、グローバル・コーディネート・システムにおけるすべての部屋周計の集合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T17:59:41Z)
• From Planes to Corners: Multi-Purpose Primitive Detection in Unorganized 3D Point Clouds [59.98665358527686]
  直交平面の分割自由結合推定法を提案する。 このような統合されたシーン探索は、セマンティックプレーンの検出や局所的およびグローバルなスキャンアライメントといった、多目的のアプリケーションを可能にする。 本実験は,壁面検出から6次元トラッキングに至るまで,様々なシナリオにおいて,我々のアプローチの有効性を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T06:51:47Z)
• Plane Pair Matching for Efficient 3D View Registration [7.920114031312631]
  室内シーンにおける重なり合う3次元ビュー間の動き行列を推定する新しい手法を提案する。 マンハッタンの世界仮定を用いて、平面の四角形の下での軽量な幾何学的制約を問題に導入する。 我々は,玩具の例にアプローチを検証し,最近の最先端手法と比較し,公開RGB-Dデータセットの定量的実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-20T11:15:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。