知能ロボット研究室 (English)
目次
- 研究テーマ
最近の出来事（What’s New） 最終更新日 2022/10/28
[2022/10/23-]
IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2022)において、１件の発表を行いました。
- Domain Invariant Siamese Attention Mask for Small Object Change Detection Via
Everyday Indoor Robot Navigation: Takeda Koji (presenter), Tanaka Kanji,
Nakamura Yoshimasa
同会議に併設されたLate breaking poster
session において、１件の発表を行いました。
- Compressive Self-Localization Using Relative Attribute Embedding: Yamamoto Ryogo, Tanaka Kanji
同会議に併設された13th Workshop on
Planning, Perception and Navigation for Intelligent Vehicles において2件の発表を行いました。
- Highly Compressive Visual Self-localization Using Sequential Semantic Scene
Graph and Graph Convolutional Neural Network: Yoshida Mitsuki,
Yamamoto Ryogo (presenter), Tanaka Kanji
- Small Object Change Detection for Small Obstacle Avoidance in Everyday
Robot Navigation paper
presentation: Koji Takeda (presenter), Kanji Tanaka, Yoshimasa Nakamura
[2022/9/5-] 第40回
日本ロボット学会学術講演会において、1件の発表を行いました。
- 画像変化検出を使用した床上小物体回避アプリケーションの移動ロボットへの実装:武田
康司 (発表者), 田中 完爾, 中村 佳雅
[2022/8/12-]
IAPR International Conference on Computer Vision and Machine Intelligence
(CVMI2022) において、１件の発表を行いました。
- Active
Domain-Invariant Self-Localization Using Ego-Centric and World-Centric Maps:
Kanya Kurauchi, Kanji Tanaka, Ryogo
Yamamoto, and Mitsuki Yoshida
[2022/6/15-]
IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual
Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA 2022) において、１件の発表を行いました。
- Detecting
Landmark Misrecognition in Pose-Graph SLAM via Minimum Cost Multicuts:
Kazushi Aiba, Kanji Tanaka, Ryogo
Yamamoto
[2022/6/1-] ロボティクス・メカトロニクス 講演会
2022 in Sapporo において、３件の発表を行いました。
- 風景画像ビッグデータを利用したクロスドメイン視覚場所認識： 神谷和久、岩崎智哉、森下裕大、廣木智栄、田中完爾
- アクティブ SLAM の研究 : ドメイン不変なシーングラフからの場所分類と視点計画： 山本稜悟、石川登大、吉田光希、若山和樹、田中完爾
- シーングラフ分類器のためのグラフ誤りに頑健なシーングラフ表現の研究開発： 太田智也、山本稜悟、奥口穂香、森下裕大、廣木智栄、田中完爾
[2022/2/3-]
IAPR International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
(ICPRAM2022) において、１件の発表を行いました。
- TaylorMade
Visual Burr Detection for High-mix Low-volume Production of Non-convex
Cylindrical Metal Objects: Kyosuke Tashiro, Koji
Takeda, Shogo Aoki, Haoming Ye, Hiroki Tomoe, Tanaka
Kanji:
[2022/1/9-] IEEE/SICE
International Symposium on System Integration (SII2022) において、２件の発表を行いました。
- Diagnosing
Deep SLAM for Domain-Shift Localization: Mitsuki
Yoshida, Kanji Tanaka
- Multi-query
Diagnosis of Deep Self-localization Network via Reciprocal Rank Fusion: Morishita Yuudai, Hiroki Tomoe,
Tanaka Kanji
[2021/12/15-] 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SII2021）において、１件の発表を行いました。
- 視覚場所認識システムからグラフ畳み込みニューラルネットワークへの知識転移に関する研究: 太田
智也（発表者）、森下 裕大、廣木
智栄、田中 完爾
[2021/12/5-]
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI2021) において、１件の発表を行いました。
- Deep SIMBAD: Landmark
Ranking-based Scene Descriptor for Highly Compressive Self-localization Across
Domains: Tanaka Kanji
[2021/9/8-] 日本ロボット学会 学術講演会 において、１件の発表を行いました。
- 最近傍Q学習に基づくランドマーク観測行動計画: 若山 和樹,
吉田 光希,
森下 裕大,
山本 稜悟,
田中 完爾
[2021/8/8-]
IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (IEEE ICMA 2021) において、１件の発表を行いました。
- Active
Cross-domain Self-localization Using Pole-like Landmarks: Kanji Tanaka
[2021/6/18-]
IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual
Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA 2021) において、１件の発表を行いました。
- Active
Map-Matching: Teacher-to-Student Knowledge Transfer from
Visual-Place-Recognition Model to Next-Best-View Planner for Active
Cross-domain Self-localization: Kanji Tanaka
[2021/6/5-]
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2021) において、１件の発表を行いました。
- Dark
Reciprocal-Rank: Teacher-to-student Knowledge Transfer from Self-localization
Model to Graph-convolutional Neural Network: Koji Takeda, Kanji Tanaka:
[2021/2/8-]
IAPR International Conference on Computer Vision Theory and Applications
(VISAPP2021) において、１件の発表を行いました。
- Boosting
Self-localization with Graph Convolutional Neural Networks: Koji Takeda, Kanji
Tanaka
[2021/1/11-]
IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2021) において、２件の発表を行いました。
-
Fault-Diagnosing Monocular-SLAM for Scale-Aware Change Detection: Takuma
Sugimoto, Yamaguchi Kousuke, Zhongshan Bao, Minying Ye, Hiroki Tomoe, Tanaka Kanji
- Diagnosing
Deep Self-localization Network for Domain-shift Localization: Tanaka Kanji
[2021/1/10-]
IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020) において、１件の発表を行いました。
Deep
Next-Best-View Planner for Cross-Season Visual Route Classification: Kanya Kurauchi, Kanji Tanaka
[2020/6/23-]
IEEE IEEE
Intelligent Vehicles Symposium (IV20) において、１件の発表を行いました。
-
Self-Supervised Map-Segmentation by Mining Minimal-Map-Segments: Tanaka Kanji
[2019/10/27-]
IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2019)
Auckland, New Zealand において、3件の発表を行いました。
- Recursive
Background Modeling with Place-specific Autoencoders for Large-scale Image
Change Detection: Yamaguchi Kouichirou, Tanaka Kanji,
Sugimoto Takuma, Ide Rino, Takeda Koji
- Long-Term Knowledge Distillation of Visual Place Classifiers: Hiroki Tomoe,
Tanaka Kanji
- From Comparison to Retrieval: Scalable Change Retrieval from Discriminatively
Learned Deep Three-dimensional Neural Codes: Kojima Yuusuke,
Tanaka Kanji, Yang Naiming, Hirota
Yuji, Yamaguchi Kouichirou
[2019/8/31-] 電気・情報関係学会北陸支部大会2019 @ 石川において、2件の発表を行いました。
- 3次元点群記述子によるクロスシーズン自己位置推定:
〇中田春樹, 田中完爾（福井大）
- 長期場所認識のための知識転移に関する研究:
〇高橋壮馬・廣木智栄・田中完爾（福井大）
[2019/7/9-]
IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV'19) @ パリ, フランスにおいて、1件の発表を行いました。
- Deep
Intersection Classification Using First and Third Person Views: Koji Takeda,
Kanji Tanaka
[2019/5/27-]
International Conference on Machine Vision Applications @ 東京において、1件の発表を行いました。
- Invariant
Spatial Information for Loop-Closure Detection: Ryohei
Yamamoto, Kanji Tanaka, Koji Takeda
[2019/5/20-]
IEEE International Conference on Robotics and Automation 2019 @ Montreal,
Canada において、1件の発表を行いました。
-
Detection-by-localization: Maintenance-free change object detector: Tanaka
Kanji
[2018/11/4-]
IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2018)
Maui, Hawaii, USA において、2件の発表を行いました。
- Scalable Change
Detection from 3D Point Cloud Maps: Invariant Map Coordinate for Joint
Viewpoint-Change Localization: Yoshiki Takahashi,
Kanji Tanaka, Naiming Yang
- Long-Term Vehicle Localization Using Compressed Visual Experiences: Naiming Yang, Kanji Tanaka, Yichu
Fang, Xiaoxiao Fei, Kazunori Inagami,
Yuuki Ishikawa
[2018/10/7-]
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018)
Miyazaki, Japan において、１件の発表を行いました。
- An
Experimental Study on Generative Adversarial Network and Visual Experience Mining
for Domain Adaptive Change Detection: Kousuke
Yamaguchi, Kanji Tanaka, Yuusuke Kojima, Takuma
Sugimoto
[2018/9/11-]
SICE Annual Conference 2018 (SICE 2018) Nara, Japan において、１件の発表を行いました。
- An
Unsupervised Approach to Place-Specific Change Classification: Inagami Kazunori, Tanaka Kanji, Xiaoxiao
Fei
[2018/9/8-] 電気関係学会北陸支部大会2018 @ 石川において、6件の発表を行いました。
- 教師なし学習による物体識別法の実現, 井手梨乃
- 移動ロボットによる逐次型辞書にもとづく再訪問認識手法, 山本崚平
- 車載カメラにおける仮想視点画像の予測と変化検出, 水谷亮太
- 三次元深層学習による特徴量の取得, 廣田雄地
- 畳み込みニューラルネットワークによる道路交通シーン認識, 武田康司
- 深層学習を用いたクロスドメイン場所認識, 中尾圭佑
[2018/9/4-] 第36回 日本ロボット学会学術講演会
Nagoya, Japan において、１件の発表を行いました。
- An
Experimental Study on Long-Term Ensemble Learning of Visual Place Classifiers: Yuuki Ishikawa, Xiaoxiao Fei,
Kanji Tanaka
[2018/6/26-]
The 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV'18) Changshu, Suzhou, China において、１件の発表を行いました。
-
Leveraging Object Proposals for Object-Level Change Detection: Takuma Sugimoto,
Kanji Tanaka, Kousuke Yamaguchi
[2017/11/26-]
IAPR 4th Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2017) Nanjing, China において、１件の発表を行いました。
- Change Detection with Global Viewpoint Localization
[2017/11/10-]
第６０回自動制御連合講演会 @
東京において、１件の発表を行いました。
- 大規模３次元点群地図からのスケーラブルな環境変化検出
[2017/10/16-]
IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC),
Yokohama, JAPAN. October 16 - 19, 2017 において、１件の発表を行いました。
- Cross-season Vehicle Localization Using Bag of Local 3D Features
[2017/9/18-] IPIN 2017 : Indoor Positioning and Indoor Navigation conference
(http://www.ipin2017.org/)において、１件の発表を行いました。
- Grammar-based Map Parsing for View Invariant Map Descriptor
[2017/9/11-]
電気関係学会北陸支部大会2017 @ 富山において、5件の発表を行いました。
- 深層畳込みニューラルネットワークを用いた教師なし場所認識手法
- 移動ロボットによる部品特徴を用いた変化検出
- 3 次元点群地図を用いた単眼画像からの変化検出
- BoLCF 特徴を用いた自然画像からのテクスチャ認識
- 深層学習に基づく自然画像からの植物認識
[2017/5/8-]
Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA) において、１件の発表を行いました。
- Unsupervised Place Discovery for Visual Place Classification
[2016/12/13-]
2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2016) @ 北海道において、３件の発表を行いました。
- Map Retrieval in 3D Using View-Dependent Local Map Descriptor
- Multi-Model Hypothesize-and-Verify Approach for Incremental Loop Closure
Verification
- Compressive Change Retrieval for Moving Object Detection
[2016/12/3-] 2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics
(ROBIO2016) @ Qingdao, China において、３件の発表を行いました。
- Combining Grid Mapping with Local Map Descriptor for Fast Succinct Map
Retrieval
- Mining DCNN Landmarks for Long-term Visual SLAM
- Local Map Descriptor for Compressive Change Retrieval
[2016/10/14] IROS Workshop on State Estimation and Terrain Perception for All
Terrain Mobile Robots @ Daejeon, Korea において、２件の発表(workshop
papers)を行いました。
- An Experimental Study of the Effects of NBNN Scene Matching on BoW Scene Retrieval Across Domains|
- Map Retrieval in 3D Using View-Dependent Map Descriptor
[2016/10/9-] 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and
Systems (IROS 2016) @ Daejeon, Korea において、１件の発表を行いました。
- Self-localization from images with small overlap
[2016/10/9-] IROS Late Breaking Poster Session @ Daejeon, Korea において、１件の発表(late
breaking poster)を行いました。
- Cross-Domain Self-Localization Using NBNN Scene Descriptor
[2016/9/13-] 電気関係学会北陸支部大会2016
@ 福井において、７件の発表を行いました。
- 移動ロボットによる格子地図生成と確率的ロードマップ法に基づく効率的な経路計画
- DCNN のファインチューニングによる高信頼度なランドマーク検出
- DCNN ランドマークをシーン記述に用いたロボットの自己位置推定
- 移動ロボットによる逐次的な再訪問認識アルゴリズムの研究
- 移動ロボットによるオプティカルフローに基づく移動物体検出
- 移動ロボットによる逐次的な経路地図作成
- Bag-of-Words 画像表現に基づく環境変化検出
[2016/9/7-] 第 34回日本ロボット学会学術講演会@山形において、３件の発表を行いました。
- クロスビュー場所認識の研究：ビュー重複度に基づいて場所認識問題の難しさを定量化する
- 移動ロボットによる局所地図記述子に基づく高速・識別的な3次元マップマッチング
- 移動ロボットによる再訪問認識アルゴリズムの研究：再訪問仮説の計画的な生成・検証
[2015/12/11-] IEEE/SICE International Conference on System Integration
(SII) @ 名古屋 において、Liu,
菅ヶ谷が研究発表を行いました。
-Session Robotics Technology 3: Mining Visual Experience for Fast
Cross-View UAV Localization
-Session Robotics Technology 5: Use of Viewpoint Planning for Fast
Succinct Map Matching
[2015/9/28-] IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and
Systems (IROS) @ Hamburg, Germany において、Liu、田中が２件の研究発表を行いました。
-Session SLAM2: Cross-Season Place Recognition Using NBNN Scene
Descriptor
-Session Late breaking results posters: Discriminative Map Matching
Using View Dependent Map Descriptor
-Workshop PPNIV: Discriminative Map Matching Using View Dependent
Map Descriptor
[2015/9/11-] 電気関係学会北陸支部大会 @ 金沢 において、渡辺、吉川、高橋、村瀬が研究発表を行いました。
-Session パターン認識・理解1,コンピュータビジョン: ループクロージングSLAM
-Session パターン認識・理解1,コンピュータビジョン: RANSACマップマッチングに基づくステレオSLAMの開発
-Session パターン認識・理解3:
局所地図記述子に基づく高速・識別的なマップマッチング
-Session 画像工学3,知識処理: Image-to-Class 距離に基づく画像記述子の研究
[2015/5/25-] IEEE International Conference on Robotics and Automation
(ICRA2015) @ Seattle, Washington, USA において、柳原、田中が研究発表を行いました。
-Session Visual Place Recognition: Leveraging Image-Based Prior in
Cross-Season Place Recognition
-Session Vision-Based Mapping and Localization II: Unsupervised
Part-Based Scene Modeling for Visual Robot Localization
-Workshop VPRiCE: An Experimental Study
of the Effects of Landmark Discovery and Retrieval on Visual Place Recognition
Across Seasons
[2015/5/18-] IAPR Machine Vision Applications (MVA) において塚本、田中が研究発表を行いました。
-Leveraging image based prior for visual place recognition
-Scene retrieval by unsupervised salient part discovery
[2014/12/13] IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) において、花田が一件の発表を行いました。
-M2t: Local map descriptor
[2014/9/15]
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Session:
Mapping and Localizationにおいて、安藤が研究発表を行いました。
-Mining
Visual Phrases for Long-Term Visual SLAM
[2014/9/14]
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, PRNIV14
workshopにおいて、猪口志が研究発表を行いました。
-Landmark
Discovery for Single-View Cross-Season Localization
[2014/9/11]
電気関係学会北陸支部大会、画像工学セッションにおいて小川、塚本、田島、堀江、柳原が研究発表を行いました。
-ビジュアルオドメトリに基づくビジュアルSLAMの開発
-シーン画像からの顕著物体発見に関する研究
-視覚移動ロボットのための物体発見技術の開発
-視覚移動ロボットのための簡潔・識別的なマップマッチング手法の開発
-視覚移動ロボットによる大域自己位置推定のための確率的推定アルゴリズムの研究
[2014/5/27]ロボティクス・メカトロニクス講演会2014、移動ロボットの自己位置推定と地図構築セッションにおいて小川、塚本が研究発表を行いました。
-部品SLAM：教師無し部品モデルによる高速・簡潔な間接型マップマッチング
-幾何的整合性に基づく視野画像列を用いた自己位置推定の研究
[2014/5/26]ロボティクス・メカトロニクス講演会2014、ロボットビジョンセッションにおいて中河が研究発表を行いました。
-部品SLAM：教師無し部品モデルに基づく簡潔・識別的な情景マッチング手法
[2013/11/6]
IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR)、oral session 1において安藤、Poster sesson1において猪口志が研究発表を行いました。
-Common
Landmark Discovery for Object-Level View Image Retrieval: Modeling and Matching
of Scenes via Bag-of-Bounding-Boxes
-Exploiting Repetitive Patterns for Fast Succinct Map Matching
[2013/12/14]
IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)において、猪口志、花田が研究発表を行いました。
-Part-based
SLAM for partially changing environments
-Fast, succinct, and indirect map matching via known reference maps as
intermediary: A randomized visual phrase approach
[2013/11/4]
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)、ModT1セッションにおいて花田が研究発表を行いました。
-PartSLAM: Unsupervised Part-Based Scene Modeling for Fast
Succinct Map Matching
[2013/11/3]
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)、Interactive sessionにおいて稲垣が研究発表を行いました。
-Object-Level
View Image Retrieval via Bag-of-Bounding-Boxes
[2013/9/17]
SICE Annual Conference、Image
Processingセッションにおいて安藤、花田が研究発表を行いました。
-A
Bag-of-Bounding-Boxes Approach to Object-Level View Image Retrieval
-PartSLAM:Fast Succinct Indirect Map Matching
[2013/5/20] IAPR Machine Vision Applications (MVA) において、稲垣、猪口志が研究発表を行いました。
-Detecting rotational symmetry via global/local image analysis
-Common Landmark Discovery in Urban Scenes
本研究室では、ロボットのSLAM問題を主な研究対象としています。
SLAM問題とは？
ロボットが目的地まで安全かつ正確に走行するためには、周囲の地図を生成するとともに、この地図上で自己位置を推定する必要があります。このように、地図生成と自己位置を同時に行う問題を、SLAM(Simultaneous
Localization And Mapping)と呼びます。SLAM問題は、ロボットの分野の最も基礎的な問題の一つです。主な応用としては、たとえば、自律走行車や環境再構築などがあります。具体的なサブテーマとしては、たとえば、物体識別(segmentation)、分類(classification)、動物体追跡(visual tracking)、パタン認識と機械学習(pattern recognition
& machine learning)、フィルタリング(filtering)、全体最適化(optimization)、記憶と検索(database &
information retrieval)、圧縮と復元(data
compression & recovery)、知識発見（knowledge discovery）、ドメイン適応（domain adaptation）、物体認識（object recognition）、変化検出（change detection）などが挙げられます。
SLAMの研究をはじめるには？
卒研などで、これからSLAMの研究をはじめる場合、手短な方法として、実際に、ソフトウェアを動かしてみる方法が考えられます。世界の様々な研究機関で、SLAM問題を解くためのアルゴリズムが開発されており、いくつかのアルゴリズムは、公開ソフトウェアとして提供されています（http://openslam.org/）。これらのソフトウェアを自分のＰＣにダウンロードして使ってみると、SLAMシステムが、どのように動作するのかについて、直感的に理解しやすいのではないかと思います。ソフトウェアを動かすために最低限必要な知識として、SLAM問題の全体像、目的、入出力などがあります。これらの知識を得るための解説書としては、2005年に出版されたprobabilistic robotics（http://www.probabilistic-robotics.org/）や、その和訳版があります。また、ソフトウェアを動かすために必要な入力データは、多くの場合、ロボットの移動と知覚の時系列データです。これらのデータとしては、radish（http://radish.sourceforge.net/）などのサイトで公開されているデータを利用できます。あるいは、カメラなどのセンサを使えば、自分でセンサデータを取得することも可能です。注意すべき点として、入出力のデータ形式は、ソフトウェアごとに異なっており、各々のソフトウェアに合ったデータ形式へ事前に変換しておく必要があります。なお、ソフトウェアが動作している様子は、動画サイト（http://www.youtube.com/）などで公開されていますので、事前にみておくと参考になります。SLAMの入門書（「SLAM入門: ロボットの自己位置推定と地図構築の技術」）が近年出版されています。
どんな研究がなされているのか？
SLAMの最新の研究成果は、下記のような、ロボット関連の国際会議で発表されます。
- IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
- IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
また、環境再構築（Structure
from Motion）や場所認識（place
recognition）の観点から、コンピュータビジョン関連の国際会議（ICCV,CVPR,ECCV）でも発表されます。その他、SLAM問題は、地図学習、地図データベースの観点から、機械学習の分野（NIPS,ICML）や、データベース分野（VLDB, SIGMOD）、人工知能の分野(AAAI)との関連があります。応用としては、拡張現実感、無人航空機（ドローン）や自動運転があります。自動運転の学会（ITSC, IV）において近年多くの研究発表があります。
アプローチ
本研究室では、1995年ごろから、マップマッチングと呼ぶ計算手法の研究に取り組んでいます。マップマッチングの基本的なアイデアは、２枚の地図を所与とし、一方を他方へ最も大きく重ねるような変換（回転・並進など）を推定することにあります。基本的な解法として、RANSACなどの照合手法や、ランダム写像などの検索手法が挙げられます。マップマッチング技術は、以下のような文脈において重要になります。
地図更新 マップマッチングを用いて、異なる時刻の地図を比較することで、静止物体（壁、標識）と動物体（人、イス）とを識別します。現在、多くのSLAM手法は、静止物体のみを地図に記録するという立場をとります。[* Hongbin Zha, Kanji Tanaka, Tsutomu Hasegawa, Detecting Changes in a
Dynamic Environment for Updating its Maps by Using a Mobile Robot, Proc.
IEEE/RSJ Int. Conf. Intelligent Robots and Systems (IROS), 1997.]
地図結合 マップマッチングを用いて、小規模な地図群を位置合せ・結合することで、大規模な地図を生成します。[* Kanji Tanaka, Eiji Kondo, Incremental RANSAC for online relocation in
large dynamic environments, Proc. Int. Conf. Robotics and Automation (ICRA),
2006.]
地図検索 マップマッチングを用いて、大規模な環境地図を検索し、ロボット周囲の局所地図と合致する箇所を見つけだすことで、ロボットの自己位置を推定します。[* Kanji Tanaka,
Self-localization from images with small overlap, Proc. IEEE/RSJ Int. Conf.
Intelligent Robots and Systems (IROS), 2016.]
地図圧縮 マップマッチングを用いて、地図間の重なり領域を求めることで、繰返しパタン（ドア、壁）を検出します。たとえば、地図圧縮の観点からは、繰返しパタンをすべて記憶することは冗長であり、その冗長性を圧縮の手段として利用することができます。[* Tomomi Nagasaka, Kanji Tanaka, Dictionary-based Map Compression
for Sparse Feature Maps, Proc. Int. Conf. Robotics and Automation (ICRA),
2011.]