EnvironmentsニューラルネットワークSLAMのお話。低テクスチャ環境における単一画像による3Dレイアウトモデルの生成の改善について見かけたので残しておく。0.67%.既存のSLAMアルゴリズムは目立った特徴がないため、低テクスチャ環境ではロバスト性はありません。結果として生じるスパースまたは純密度マップもまたモーションプランニングのための情報もほとんど伝達しません。いくつかの作業では密度マップの正則化のために平面またはシーンレイアウトを利用していますが、他の情報源による正確な状態推定が必要です。本論文では、低テクスチャ環境における状態推定と高密度マッピングの両方を改善できることを実証するために、単眼平面SLAMを提案します。平面測定は各単一画像に適用される3Dポップアップから来ます。ロバスト性を向上させるために、平面とポイントに基づいたSLAMを組み合わせています。公開されているTUMデータセットで、本アルゴリズムは既存のSLAMアルゴリズムが失敗するのに対して6.2cmのピクセル深度誤差を有する高密度セマンティック3Dモデルを生成します。ループを用いた佐賀さ60mのデータセットでは、私たちの方法は0.67%の状態推定誤差を有するより良い3Dモデルを作成します。inc.東京理科大学発ベンチャー。提携大学内にソフトウェア研究所を組織し、学生向けのTech教育を提供しています。upLoginユーザーは見つかりませんでした。