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ソウル大学校ら、線形カルマンフィルタを用いてグローバル平面マップを生成するSLAM法を発表。ARの応用も実証

ソウル大学校とNASA Ames Centerの研究者らは、自己位置推定と地図構築を同時に行う技術「SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)」において、線形カルマンフィルタを用いた手法「Linear RGB-D SLAM(L-SLAM)」を発表しました。

論文:Linear RGB-D SLAM for Planar Environments
著者:Pyojin Kim, Brian Coltin, H. Jin Kim

本稿は、SLAMにおいて、ポーズグラフ最適化の代わりに、線形カルマンフィルタを用いてグローバル平面マップを生成するアプローチを提案します。

ポーズグラフ最適化とは、グローバルマップ生成のために、経由した場所を目印として保持する手法で、SLAMではよく知られるテクニックです。しかし、計算コストが高く失敗することがあります。

そこで、これらを解決するため、線形カルマンフィルタを用いてカメラ位置と平面ランドマークを推定する「Linear RGB-D SLAM(L-SLAM)」を提案します。

これらのことで、ループ検出やポーズグラフ最適化なしに、他の最先端のSLAM手法と比較して同等の結果を実証しました。また、L-SLAMをARに適応し使用する実用的応用も実証しました。