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#866
summarized by : Takaya Yamazoe
どんな論文か?
コンピュータビジョンやロボティクスにおいて、画像とセンサーデータを統合するVIOと呼ばれる研究分野がある。VIOを用いることで、ロバストで正確な姿勢情報を得ることができると考えられている。しかし、既存手法では壊れたセンサーデータに対してロバストではないという欠点がある。本研究では、センサーデータの劣化の原因を明確にモデル化する。
新規性
センサーデータ劣化の7つの原因を考慮した新たなデータセットを作成し、壊れたセンサーでたがある場合にもロバストなモデルを学習する。
結果
3つのデータセットを用いて既存手法との比較を行い、提案手法が壊れたセンサーデータに対してロバストな予測が出来ていることを示した。
その他(なぜ通ったか?等)
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