Deep Learning
口頭発表
セマンティックセグメンテーションを用いた三次元点群の位置合わせ
- Author
- 山田皐平, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2018
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自己位置推定で用いられるIterative Closest Point(ICP)は，対応付けと剛体変換推定を繰り返すことで，2つの点群の位置合わせを行う．一方の点群の各点に対し，他方の点群における最近傍点を対応付ける．そして，対応点間の距離を最小化する剛体変換を推定する．ICPは，対応点同士が同一物体に属するか判定していないため，点群の初期位置が大きく離れると，位置合わせが失敗する．そこで，位置合わせをする点群にセマンティックセグメンテーションを行い，各点が属する物体の種類の情報を利用することで，対応点同士が同一物体に属するか判定できる．本稿では，セマンティックセグメンテーションラベルを対応付けに活用した位置合わせ手法を提案する．これにより，誤った対応付けを抑制し，位置合わせの更新回数を削減できる．また，実験ではICPと比較し，高精度かつ高速に位置合わせできることを確認した．