Fugu-MT 論文翻訳(概要): ICP Algorithm: Theory, Practice And Its SLAM-oriented Taxonomy

論文の概要: ICP Algorithm: Theory, Practice And Its SLAM-oriented Taxonomy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06435v1
Date: Mon, 13 Jun 2022 19:29:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-15 14:35:33.295465
Title: ICP Algorithm: Theory, Practice And Its SLAM-oriented Taxonomy
Title（参考訳）: icpアルゴリズム:理論、実践とスラム指向分類法
Authors: Hao Bai
Abstract要約: 反復クローズトポイント(ICP)アルゴリズムは3次元表面登録の幾何学的アライメントに使用される。 SLAMが普及するにつれて、ICPアルゴリズムのSLAM指向の分類法を導入する。我々は,複数の最新の研究論文を比較し,それらの実装の詳細を分析することによって,各SLAMタスクを合成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9949781365631559
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Iterative Closest Point (ICP) algorithm is one of the most important algorithms for geometric alignment of three-dimensional surface registration, which is frequently used in computer vision tasks, including the Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) tasks. In this paper, we illustrate the theoretical principles of the ICP algorithm, how it can be used in surface registration tasks, and the traditional taxonomy of the variants of the ICP algorithm. As SLAM is becoming a popular topic, we also introduce a SLAM-oriented taxonomy of the ICP algorithm, based on the characteristics of each type of SLAM task, including whether the SLAM task is online or not and whether the landmarks are present as features in the SLAM task. We make a synthesis of each type of SLAM task by comparing several up-to-date research papers and analyzing their implementation details.
Abstract（参考訳）: 反復的最接近点法 (icp) アルゴリズムは三次元表面登録の幾何学的アライメントにおいて最も重要なアルゴリズムの1つであり、同時局在マッピング(slam)タスクを含むコンピュータビジョンタスクでよく用いられる。本稿では, icpアルゴリズムの理論的原理, 表面登録タスクでの利用方法, 従来型icpアルゴリズムの分類法について述べる。また, SLAMタスクがオンラインであるか否か, ランドマークがSLAMタスクの特徴として存在するか否かなど, SLAMタスクの特徴に基づいて, ICPアルゴリズムのSLAM指向の分類も導入している。我々は,最新の研究論文をいくつか比較し,実装の詳細を分析することにより,slamタスクの各タイプの合成を行う。

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