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J-GLOBAL ID：201502211307117003   整理番号：15A0960071

統合された自律航法と自動的で大規模な3次元地図構築

Integrated Autonomous Navigation System and Automatic Large Scale Three Dimensional Map Construction

著者 (5件)： FUJINO Yusuke (Meiji Univ., Kawasaki, JPN) ,  KIUCHI Kentaro (Meiji Univ., Kawasaki, JPN) ,  SHIMIZU Shogo (Meiji Univ., Kawasaki, JPN) ,  YOKOTA Takayuki (Meiji Univ., Kawasaki, JPN) ,  KURODA Yoji (Meiji Univ., Kawasaki, JPN)
資料名： Journal of Robotics and Mechatronics  (Journal of Robotics and Mechatronics)
巻： 27  号： 4  ページ： 401-409  発行年： 2015年08月20日 
JST資料番号： L0735A  ISSN： 0915-3942  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 我々が大規模な3Dマップを構築するために提案する方法は,そのナビゲーションシステムがマップの構築を可能にする自律移動ロボットを用いる。マップは自律ナビゲーションには不可欠であるが,それらが正確であることが確実な間に構築しアップデートするのは,ナビゲーションシステムがいつも正確なマップを必要とするために,難しい。我々は以前探索しなかった領域を探索するナビゲーションシステムを提案した。提案したシステムはローカライゼーションとして知られる自身の位置を決定するため,あるいはロボットの周りの環境,環境認識として知られる,またローカルマップを生成するために,そして移動する物体を回避するため,移動計画として知られるプロセスに主としてLIDARsを用いる。我々はオペレータの負荷を増加させないで,自律運転データを用いて自動的に詳細な3Dマップを構築した。そして実験を通して提案した方法の実用可能性を確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *移動ロボット ,  自律ロボット ,  移動 ,  *認識 ,  航法 ,  *LIDAR ,  自律移動ロボット ,  自律航法
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  ナビゲーション【ロボット】 ,  環境認識

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (17件)：

• N. Akai, K. Inoue, and K. Ozaki, “Autonomous navigation based on magnetic and geometric landmarks on environmental structure in real world,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.26, No.2, pp. 158-165, 2014.
• J. Eguchi and K. Ozaki, “Development of the Autonomous Mobile Robot for Target-Searching in Urban Areas in the Tsukuba Challenge 2013,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.26, No.2, pp. 166-176, 2014.
• T. Shioya, K. Kogure, and N. Ohta, “Minimal Autonomous Mover: MG-11 for Tsukuba Challenge,” J. of Robotics and Mechatronics, Vol.26, No.2, pp. 225-235, 2014.
• L. Gomes, “Hidden Obstacles for Google’s Self-Driving Cars,” MIT Technology Review, August 28, 2014.
• Q. V. Le, “Building high-level features using large scale unsupervised learning,” Acoustics, 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： 統合 ,  自律航法 ,  大規模 ,  3次元地図 ,  構築