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J-GLOBAL ID：201702238532337733   整理番号：17A1353047

深く集積レーザカメラ情報に基づくM AVのロバストなナビゲーション【Powered by NICT】

Robust navigation of MAVs based on deeply integrated laser-camera information

著者 (2件)： Atman J. (Institute of Systems Optimization (ITE), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany, Karlsruhe, Germany) ,  Trommer G. F. (Institute of Systems Optimization (ITE), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICINS  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： マイクロエアビークル(MAVs)は現時点では非常に一般的になっている。位置の観点からは,軽量かつ手頃で,非常に柔軟であった。MAVsは救助ミッションのための崩落した。でアクセスするのが難しい領域を明らかにできた。それにもかかわらず,これらの救助ミッションは非常に複雑である。GNSS否定され地域においても信頼性の高い自律型運転制御システムを必要とする。常に正確な航法解を保証するためには,カメラとレーザレンジファインダのような,他のセンサが必要である。本論文では,これらの二個のセンサに特に注目した。,ロバストな自己運動推定を確立した。MAVの自己運動は展望3点(P3P)問題を解くことにより推定した。統合航法システムは,キーフレーム構造と不確実性推定から構成されている。実験において,確立したナビゲーションシステムは,非常に挑戦的な環境を扱うことができることを示した。それを超えると,それは,この新しい方法が,標準のレーザによるスキャンマッチングアプローチよりも優れていることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 救助 ,  不確実性 ,  *カメラ ,  *ロバスト性 ,  信頼性 ,  *レーザ ,  センサ ,  GNSS
準シソーラス用語： キーフレーム ,  自己運動 ,  レーザ距離計 ,  運転制御 ,  自律性 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 集積 ,  レーザ ,  ロバスト ,  ナビゲーション