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#33
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
単眼カメラを用いた点対線マッチングによるSLAMにおいてロバスト初期化を行うことで精密化する提案．ロバストといわれる点対線マッチングを更にロバストに行うために解く行列のランク1分解をし，特徴点追跡の不安定さに対してエピポーラ拘束による幾何的補間を適用．これらをまとめて効率的に解く工夫を提案．定位の精密化のためにPlücker表現（線を方向ベクトルと法線ベクトルで定義，3D空間で6変数）を適用．
新規性
様々なロバスト化テクを組み合わせて効率的に解く方法を提案．
結果
TUMデータセットにおいて従来法に対して概ね優越．かつ，より少ないフレーム数でマップ初期化を実行可能．
その他（なぜ通ったか？等）
様々なロバスト化テクを組み合わせて効率的に解く方法を提案しているという点では継承・発展的であり，評価されやすいだろうか．
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