圧縮パノラマランドマークをオンラインで構築・マッチングすることで向上した視覚オドメトリの設計

効率的で正確な位置特定は、モバイルロボットのインテリジェントナビゲーションにおける前提条件です。従来の視覚位置特定システム、例えば視覚オドメトリ（VO）や同時位置特定とマッピング（SLAM）は、蓄積された位置特定エラーによるドリフト問題と、照明の変化や動く物体による誤った運動推定という二つの欠点を抱えています。本論文では、従来のステレオ専用VOシステムにパノラマカメラを導入することで、向上したVOを提案します。360°の視野を活かし、パノラマカメラは以下の三つのタスクを担当します：（1）道路交差点を検出し、オンラインでランドマークライブラリを構築する；（2）ランドマークが様々な向きで再訪された際にロボットの位置を補正する；（3）ステレオVOが信頼できる位置決定結果を提供できない場合、パノラマコンパスとして機能する。大きなサイズのパノラマ画像を効率的に使用するために、圧縮センシングの概念を解決策に導入し、適応型圧縮特徴を提示します。以前の二段階局所双眼束調整（TLBBA）ステレオVOと組み合わせることで、新しいシステムは準リアルタイムで信頼できる位置決定結果を得ることができます。挑戦的な長距離テストの実験結果は、オンラインで構築された圧縮パノラマランドマークのおかげで、向上したVOが従来のVOよりもはるかに正確で堅牢であることを示しています。