動的シーンに対する計算効率の良いセマンティックSLAMソリューション

さまざまな動的シーンには、歩行者などの移動可能なオブジェクトが存在し、これは同時位置決定およびマッピング（SLAM）アルゴリズムに対して挑戦となる可能性があります。その結果、位置決定の精度が低下する可能性があり、移動体が構築された地図に悪影響を及ぼす可能性があります。動的オブジェクトのセマンティック情報を含む地図は、人間やロボットに環境をセマンティックに理解する能力を与え、さまざまなインテリジェントシステムや位置ベースのサービスにとって重要です。本研究では、動的オブジェクトの存在による精度の低下なしに完全な位置決定を実現し、移動体を含まない静的地図を生成する、計算効率の良いSLAMソリューションを開発しました。さらに、計算効率の良いアプローチを通じて動的オブジェクトのセマンティック情報を抽出し、最終的には静的地図上にセマンティックオブジェクトを重ねたセマンティックマップを生成します。提案されたセマンティックSLAMソリューションは、2つのデータセットに対して4つの異なる実験を通じて評価され、トラッキング精度、計算効率、および生成された静的地図とセマンティックマップの質がそれぞれ検証されました。結果は、提案されたSLAMソリューションが地図構築のための時間消費を2/3削減することにより計算効率が良いことを示しています。さらに、相対位置決定の精度が改善され、平行移動誤差がわずか0.028 mであり、動的オブジェクトによって低下しません。最後に、提案されたソリューションは、移動体を含まない動的シーンの静的マップと、特定のオブジェクトの高精度セマンティック情報を持つセマンティックマップを生成します。