Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient and Distributed Large-Scale 3D Map Registration using Tomographic Features

論文の概要: Efficient and Distributed Large-Scale 3D Map Registration using Tomographic Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19461v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 18:03:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 18:51:19.776691
Title: Efficient and Distributed Large-Scale 3D Map Registration using Tomographic Features
Title（参考訳）: トモグラフィ特徴量を用いた効率的な大規模3次元地図登録
Authors: Halil Utku Unlu, Anthony Tzes, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami,
Abstract要約: 資源効率,分散,最小パラメータ化された3次元マップマッチングとマージアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,重力方向の局所写像の水平断面の2次元プロジェクションのトモグラフィ特性を利用して,これらのプロジェクションスライスをあらゆる高さ差で一致させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.740403545402508
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: A robust, resource-efficient, distributed, and minimally parameterized 3D map matching and merging algorithm is proposed. The suggested algorithm utilizes tomographic features from 2D projections of horizontal cross-sections of gravity-aligned local maps, and matches these projection slices at all possible height differences, enabling the estimation of four degrees of freedom in an efficient and parallelizable manner. The advocated algorithm improves state-of-the-art feature extraction and registration pipelines by an order of magnitude in memory use and execution time. Experimental studies are offered to investigate the efficiency of this 3D map merging scheme.
Abstract（参考訳）: 資源効率,分散,最小パラメータ化された3次元マップマッチングとマージアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,重力配向局所写像の水平断面の2次元投影によるトモグラフィ特性を利用し,これらの投影スライスを任意の高さ差でマッチングすることにより,効率よく並列化可能な4自由度推定を可能にする。提案するアルゴリズムは、メモリ使用量と実行時間の桁違いに、最先端の機能抽出と登録パイプラインを改善する。この3次元マップマージ方式の効率性について実験的に検討した。

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