室内の弱いテクスチャ環境における点特徴に基づく視覚的同時位置推定および地図作成（Simultaneous Localization and Mapping、SLAM）における軌跡ドリフトなどの問題に対して、点特徴と線特徴を融合したステレオ視覚SLAMシステムを提案し、線特徴の抽出とマッチング問題について研究した。線特徴の品質を向上させるために、長さおよび勾配の抑制、短い線の統合などの方法でLSD（Line Segment Detector）線特徴抽出手法を改良した。また、マッチング問題を最適化問題に変換し、幾何学的制約を用いてコスト関数を構築し、幾何学的制約に基づく高速な線分三角測量手法を提案した。実験結果は、提案手法が複数のデータセットで特徴記述子に基づく従来手法より優れており、特に室内の弱いテクスチャシーンにおいて、平均マッチング精度が91.67%、平均マッチング時間がわずか7.4msであることを示した。この手法に基づき、ステレオ視覚SLAMシステムは弱テクスチャデータセットで既存のアルゴリズムであるORBSLAM2、PL-SLAMに対してそれぞれ1.24、7.49、3.67mの位置誤差を示し、既存のアルゴリズムより高い位置精度を示した。

ステレオ視覚; 線特徴抽出; 視覚的同時位置推定および地図作成; 特徴マッチング