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J-GLOBAL ID：201302226741554022   整理番号：13A1116748

3Dライダを使用するリアルタイム動作障害検出と追跡

Real-time dynamic obstacle detection and tracking using 3D Lidar

著者 (4件)： Yang Fei (Dep. of Information Sci. and Electronic Engineering,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Zhu Zhu (Dep. of Information Sci. and Electronic Engineering,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Gong Xiaojin (Dep. of Information Sci. and Electronic Engineering,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Liu Jilin (Dep. of Information Sci. and Electronic Engineering,Zhejiang Univ., Hangzhou)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 46  号： 9  ページ： 1565-1571  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 効果的に大きな量のデータに基づき障害を見つけて追跡するために,リアルタイムマルチプル障害検出のための解法と動作未知数環境における追跡を示した。ベロダイン64E3Dライダは,大きな量のデータとより高い正確さの特性を持った。それは環境感覚のためにカメラによって併用であった。道路通路情報によってグリッド地図へのライダデータの重要なアルゴリズムは茂みで最初にある区域の画像処理から得て,次に,グリッド地図に関するボックス-モデル障害を見つける用途区域ラベリングとテンプレート適合と,最後に障害を追跡した。間違った警報または回避適合を避けるために,マルチプル仮説追跡とKalmanフィルタは,障害追跡のために使用した。解法は,自律車両に関してフレーム当たり100ms以内に安定して正確に障害と追跡を見つけることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *故障検出 ,  Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  鋳型【遺伝】 ,  ラベリング ,  多重化 ,  画像処理
準シソーラス用語： *障害検出 ,  テンプレート【遺伝】 ,  マルチプル

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  ライダ ,  リアルタイム ,  障害検出 ,  追跡