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J-GLOBAL ID：201702215540756969   整理番号：17A1639243

適応多重スケールを持つ生物学にヒントを得た視覚的場所認識【Powered by NICT】

Biologically-inspired visual place recognition with adaptive multiple scales

著者 (6件)： Fan Chen (College of Mechatronic Engineering and Automation, National University of Defense Technology, China) ,  Fan Chen (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland University of Technology, Australia) ,  Chen Zetao (Department of Mechanical and Process Engineering, Swiss Federal Institute of Technology in Zurich, Switzerland) ,  Jacobson Adam (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland University of Technology, Australia) ,  Hu Xiaoping (College of Mechatronic Engineering and Automation, National University of Defense Technology, China) ,  Milford Michael (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland University of Technology, Australia)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 96  ページ： 224-237  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,視覚場所認識を行うための新しい適応マルチスケールシステムを提案した。手動固定スケールを用いた最近のマルチスケール場所認識システムとは異なり,空間スケールを適応的に選択するシステムを提案した。このアプローチは以前のマルチスケール法,場所認識は固定及び予測されたスケール空間における最適化されていない距離計量を通して行われるとは異なっている。代わりに,ここでは,異なる特徴を分離しながら,類似した特徴を持つクラスタリング画像のための新しい認識空間を生成する最適化された距離計量を学習する。法は運転環境に存在する天然空間スケールを利用した。これら適応スケールにより,複数の平行チャネルを持つ階層的認識機構を提案した。各チャネルは,微細な整合に粗整合からの場所認識を行う。空間スケールを変化させて,これらの平行チャネルからの場所認識仮説を結合するための場所を認識するために各チャネルを訓練するための特異的技術を提示した。も異なる数の組合せ認識チャネルを用いての性能に及ぼす影響を決定する実験とパラメータ研究の系統的シリーズを行った。結果は,適応マルチスケール手法は,以前の固定マルチスケール手法よりも優れており,既存のロボットナビゲーションアルゴリズムと比較して最新の性能よりも良好な生産が可能であることを示した。システムの複雑さは,基準静マップ内の場所の数に対して線形であり,著者らの結果を解析し,性能改善の理論的解析を提供する典型的なデータセットサイズに移動ロボットにおけるオンライン位置認識を実現することができる。最後に,著者らはこの領域におけるロボットと神経科学における将来の研究に関して得られた興味ある洞察を論じた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  最適化 ,  神経科学 ,  *視覚 ,  距離計 ,  ロボット ,  線形性 ,  チャネル ,  移動ロボット ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 位置認識 ,  オンライン ,  パラメータ研究 ,  スケール空間 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 視覚場所認識 ,  SLAM ,  適応多重スケール ,  メトリック学習 ,  生物学的に触発された ,  グリッド細胞

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 (5件)： 適応 ,  多重スケール ,  生物学 ,  ヒント ,  視覚