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  1. B200 工学部/工学研究科
  2. B200a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

A LiDAR SLAM system for dense forest mapping with iterated motion distortion correction

http://hdl.handle.net/2237/0002014033
http://hdl.handle.net/2237/0002014033
c3124da1-d0e4-47d3-a43a-86a254e5effd
名前 / ファイル ライセンス アクション
AR_IDLIO.pdf AR_IDLIO.pdf (2.3 MB)
 Download is available from 2026/12/14.
アイテムタイプ itemtype_ver1(1)
公開日 2026-03-02
タイトル
タイトル A LiDAR SLAM system for dense forest mapping with iterated motion distortion correction
言語 en
著者 Nakao, Takumi

× Nakao, Takumi

en Nakao, Takumi

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Honda, Kohei

× Honda, Kohei

en Honda, Kohei

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Akai, Naoki

× Akai, Naoki

en Akai, Naoki

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アクセス権
アクセス権 embargoed access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
権利
権利情報 This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis Group in Advanced Robotics on 14/12/2025, available at: https://doi.org/10.1080/01691864.2025.2587838
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper presents a LiDAR SLAM system leveraging LiDAR-Inertial Odometry (LIO) that incorporates iterative motion distortion correction. The majority of contemporary LIO techniques include motion distortion correction capabilities that can rectify LiDAR point cloud distortions caused by rapid movements, facilitated by IMU preintegration. Unlike these approaches, our method uniquely conducts the distortion correction in an iterative manner. This is crucial as IMU biases, which can affect the preintegration phase, are updated throughout the optimization process. Our approach systematically performs scan matching between LiDAR and local map point clouds, alongside motion distortion correction, while concurrently updating the IMU biases. Experimental validation on the Newer College Dataset demonstrates that our method surpasses existing state-of-the-art techniques, primarily due to our iterative correction strategy. Furthermore, we present a SLAM framework based on our LIO method, incorporating a novel point removal technique for mapping dense forest environments. We have created our own dataset for this purpose, and qualitative assessments confirm the superior mapping accuracy of our system.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Published online: 14 Dec 2025
言語 en
出版者
出版者 Taylor & Francis
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプresource http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1080/01691864.2025.2587838
収録物識別子
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0169-1864
書誌情報 en : Advanced Robotics

巻 40, 号 1, p. 1-9, 発行日 2026
ファイル公開日
日付 2026-12-14
日付タイプ Available
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Ver.1 2026-03-02 05:55:04.982732
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