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J-GLOBAL ID：201702221540735564   整理番号：17A1632291

正確な飛行のためのコンピュータビジョンを用いた超広帯域局在の増強【Powered by NICT】

Augmenting Ultra-Wideband Localization with Computer Vision for Accurate Flight

著者 (4件)： Hoeller David (Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zurich) ,  Ledergerber Anton (Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zurich) ,  Hamer Michael (Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zurich) ,  D’Andrea Raffaello (Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zurich)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 12734-12740  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： 超広帯域無線ネットワークは,半構造化環境における低コスト,計算ロボットの位置決めを可能にするが,以前の結果は,これらの位置決めシステムは空間的に測定バイアスの影響を受け,物理的と推定された位置の間の空間的にオフセットをもたらすことを示した。絶対位置決めまたは高追跡精度が要求されるタスクにおいて,このオフセットは,タスクの破壊につながる可能性がある。本論文では,重要なタスクのための推定精度を向上させるための視覚局在化と増強超広帯域ベース局在化を提案した。もカメラ測定プロセスを考慮した制御戦略を提示し,タスクの多重実行上で学習し,補償する超広帯域システムの測定バイアスを可能にした。バイアス補償は視覚障害の1例におけるタスクの精度を改善するために利用できる。提案フレームワークの有効性はオンボード推定と制御を用いた着地台までクアドロコプタ正確に飛行によって実証した。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： バイアス ,  位置決め ,  構造形成 ,  オフセット ,  *コンピュータビジョン ,  ネットワーク ,  多重化 ,  視覚 ,  ロボット ,  カメラ
準シソーラス用語： 着地 ,  局在化 ,  推定精度 ,  位置決めシステム ,  *超広帯域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 飛行ロボット ,  知覚 ,  センシング ,  情報 ,  センサ融合 ,  運動制御システム ,  非線形予測制御

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 飛行 ,  コンピュータビジョン ,  広帯域 ,  増強