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J-GLOBAL ID：200902207807068895   整理番号：08A1174483

剛性物体の高速かつ正確な視覚トラッキングのための新しいカルマンフィルタをベースとしたフレームワーク

A New Kalman-Filter-Based Framework for Fast and Accurate Visual Tracking of Rigid Objects

著者 (4件)： YOON Youngrock (Purdue Univ., IN, USA) ,  KOSAKA Akio (Purdue Univ., IN, USA) ,  KOSAKA Akio (Olympus Corp., Tokyo, JPN) ,  KAK Avinash C. (Purdue Univ., IN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 24  号： 5  ページ： 1238-1251  発行年： 2008年10月 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 対象物の追跡は交通監視,拡張現実感,移動ロボットのナビゲーション,流れ作業でのロボットによる組立作業等,数多くの応用を持つ。三次元の対象物を含む応用には2次元追跡を行うだけでは十分といえない。本稿では1つのカメラで追跡される剛体対象物の3次元姿勢評価を与えるモデルベースの視覚追跡システムを説明した。本システムは厳しい閉塞,散乱した背景,対象物の滑らかでない動きのような存在でもロバスト性を示しながら動く対象物の姿勢評価を正確に行うことができる。本研究は対象物追跡のためにもっぱら直線物体を用いたが,コアとなるフレームワークはいかなる物体の特徴にも適用できることを示した。

シソーラス用語： 追跡 ,  データベース ,  *剛体 ,  *サーボ制御 ,  視覚センサ ,  *Kalmanフィルタ ,  作業空間 ,  モデル ,  推定 ,  姿勢決定 ,  画像 ,  配列 ,  特徴抽出 ,  理論 ,  仮説検定 ,  ビデオカメラ ,  画像特性 ,  性能分析 ,  誤差解析 ,  ロバスト性 ,  *移動体 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： *オブジェクト追跡 ,  モデルベース ,  *ビジュアルサーボ ,  *拡張Kalmanフィルタ ,  姿勢推定 ,  画像列 ,  画像特徴 ,  性能解析

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 剛性 ,  物体 ,  視覚 ,  トラッキング ,  カルマンフィルタ ,  フレームワーク