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J-GLOBAL ID：201702239166101395   整理番号：17A1478664

単眼自律移動ロボットの高速障害物検出

Fast Obstacle Detection for Monocular Autonomous Mobile Robots

著者 (3件)： KANEKO Naoshi (Graduate School of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University) ,  YOSHIDA Takeshi (Department of Integrated Information Technology, Aoyama Gakuin University) ,  SUMI Kazuhiko (Department of Integrated Information Technology, Aoyama Gakuin University)
資料名： SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration  (SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration)
巻： 10  号： 5  ページ： 370-377(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： L7831A  ISSN： 1882-4889  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： 本稿では,自律移動ロボットのための単眼ビジョンに基づく障害物検出アルゴリズムを提案した。主なアルゴリズムを2つの段階により構成した。第1段階では,入力画像内の障害物の小さな部分を検出するために,逆透視写像(IPM)に基づく方法を用いた。第2段階では,障害物を分割するための画像抽象化と測地線距離の計算を行った。我々は,単純な線形反復クラスタリング(SLIC)スーパーピクセルアルゴリズムを使用して,関連する構造を保存して望ましくない詳細を取り除いた基本要素に画像を分解した。測地線距離を計算するためのソーススーパーピクセルを,準ローカルテクスチャの特徴に従って選択した。次に,正確なセグメンテーションのために障害物スコアを計算した。実験結果は,提案した方法によって最先端の方法に匹敵する精度を7倍以上の高速計算で達成することを示した。(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 ,  *検出 ,  単眼 ,  画像 ,  距離 ,  高速計算 ,  *自律移動ロボット ,  *障害物検出

著者キーワード (5件)： segmentation ,  obstacle detection ,  mobile robots ,  inverse perspective mapping ,  geodesic distance

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (29件)：

• [1] R. Brooks: A robust layered control system for a mobile robot, IEEE Journal on Robotics and Automation, Vol. 2, No. 1, pp. 14-23, 1986.
• [2] R.C. Smith and P. Cheeseman: On the representation and estimation of spatial uncertainty, The International Journal of Robotics Research, Vol. 5, No. 4, pp. 56-68, 1986.
• [3] Roomba Robot Vacuum, https://www.irobot.com/For-the-Home/Vacuuming/Roomba.aspx, Accessed on January 10, 2017.
• [4] Torneo Robot Cleaner, http://www.toshiba.co.jp/living/tourist/en/torneo.html, Accessed on January 10, 2017.
• [5] Dyson 360 Eye, http://www.dyson.com/vacuum-cleaners/robot/dyson-360-eye.aspx, Accessed on January 10, 2017.

タイトルに関連する用語 (3件)： 単眼 ,  自律移動ロボット ,  障害物検出