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J-GLOBAL ID：202502260115637202   整理番号：25A3113107

ドローン自己雑音からの地表材質推定手法の検討

著者 (5件)： 矢野翼 (科大) ,  YEN Benjamin (理研) ,  YEN Benjamin (科大) ,  芦澤剛 (科大) ,  中臺一博 (科大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 43rd  ページ： ROMBUNNO.1H5-03  発行年： 2025年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： この論文では,ドローン自体が生成するローターノイズを活用して,ドローン直下の地表物質を推定する方法を提示するす。既存のデータセットは環境の多様性と録音条件の点で制限があるため,砂利や雪を含む6種類の路面で約3時間の音響データを録音して新しいデータセットを構築した。地上に向けたビーム形成の潜在的応用の探索に加えて,材料分類のための深層学習モデル(CNNとResNet18)を訓練した。本研究は,屋外災害シナリオにおけるよりロバストな環境センシングに寄与することを目指して,ロータ騒音をそれを抑制するよりも有用な信号として利用するドローン監査への新しいアプローチを強調する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ドローン ,  *回転子 ,  *騒音 ,  地表面 ,  *材料 ,  *推定 ,  検出 ,  マイクロホン ,  反射音
準シソーラス用語： ロータ ,  材質 ,  地表

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  音響測定  (BB03040R)

タイトルに関連する用語 (7件)： ドローン ,  自己 ,  雑音 ,  地表 ,  材質 ,  推定 ,  手法