3D NDT法による自己位置推定のための環境地図の圧縮

松﨑 康平  田坂 和之  川西 康友  村瀬 洋  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J103-D   No.6   pp.529-541
発行日: 2020/06/01
早期公開日: 2020/02/19
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2019JDP7078
論文種別: 論文
専門分野: パターン認識
キーワード: 
3D NDT,  3次元点群,  自己位置推定,  地図圧縮,  ベクトル量子化,  

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あらまし: 
3次元点群を用いた自己位置推定における課題の一つは,大規模な環境地図のデータ量の大きさである.自己位置推定の精度を維持しつつ環境地図のデータ量を低減する代表的な手法に,3D NDT (Normal Distributions Transform)法がある.しかしながら,この手法によるデータ量の低減率は限定的であり,大規模な環境地図に対しては依然としてデータ量が大きい.本論文では,3D NDT法によって構築された環境地図のデータ量を低減するために,ベクトル量子化に基づくデータ圧縮手法を提案する.ただし,ボクセルごとにベクトル量子化を適用すると,個々のボクセルのもつパラメータ数が少ないために圧縮比は低い.提案手法では,占有と非占有の状態が混在する複数のボクセルから単一のベクトルを合成し,占有/非占有状態と正規分布のパラメータを同時に符号化することによって圧縮比を改善する.実験では,提案手法は自己位置推定の精度を維持しながら,無圧縮の3D NDTと比べて地図データ量を2桁から3桁低減することを示した.圧縮後の地図データ量は元の3次元点群地図のデータ量と比べて5桁程度小さく,経路1 [km] あたりでは約10 [kB] となった.