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J-GLOBAL ID：201702238574786009   整理番号：17A1032203

U AVミッションにおける空中知覚機能の性能予測と選択【Powered by NICT】

Performance prediction and selection of aerial perception functions during UAV missions

著者 (2件)： Hellert Christian (University of the Bundeswehr, Munich Werner-Heisenberg-Weg, 39 85577 Neubiberg, Germany) ,  Stutz Peter (University of the Bundeswehr, Munich Werner-Heisenberg-Weg, 39 85577 Neubiberg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AERO  ページ： 1-12  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： 汎用ミッションシナリオのための無人航空機(UAV)の自動化は,洗練された知覚機能を実現への挑戦を主張している。それによって,環境条件(例えば気象条件や景観変化)はナビゲーション(例えば感知と回避)またはサーベイランス(例えばオブジェクト検出やトラッキング)目的のためのそのような関数の性能に影響する。監視ミッションのための全体的な性能を維持するためのアルゴリズム選択法を提案した。アルゴリズム選択法は,例えばデータ上で訓練されたファジィ推論システム(FIS)は,種々の環境条件下で知覚機能性能を予測するために用いた。実験装置を例観測ミッションに評価した四種類の異なる地上移動車両の検出アルゴリズムから構成されている。結果は,この方法がアルゴリズム性能を評価することができ,1つのアルゴリズムのみを用いる場合に比べて,ミッション時間の全般的性能を増加することを示した。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： 気象条件 ,  *アルゴリズム ,  無人機 ,  自動化 ,  サーベイランス
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  選択法 ,  物体検出 ,  環境条件 ,  *性能予測 , 【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 (3件)： ミッション ,  知覚 ,  性能予測