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J-GLOBAL ID：201702259230601059   整理番号：17A1032180

無人機を用いた道路網上のマルチターゲットトラッキングとデータ連想【Powered by NICT】

Multi-target tracking and data association on road networks using unmanned aerial vehicles

著者 (2件)： Barkley Brett E. (Department of Aerospace Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, Maryland 20742) ,  Paley Derek A. (Department of Aerospace Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, Maryland 20742)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AERO  ページ： 1-11  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： multip e道路車両を調査するための共同探索と追跡アルゴリズムは,有限視野をもつ固定翼無人機(UAV)のために提出した。道路網は標的尤度比(検出前)と位置確率(検出後)を示すノードを持つグラフに形成された。ターゲット測定データは,尤度比トラッカまたはBayes目標追跡装置のいずれかに関連している。データ結合は測定と軌道確率間のアースムーバ距離を見出すことにより生成された類似性スコアを用いた。U AV(無人航空機)の運動計画のための二つの戦略は新しい標的の探索と知られているターゲットを追跡するバランス。第1の戦略は,既知標的についての情報を最大化するためにピーク飛跡確率でloiterことである。ピーク飛跡確率が低くなる場合にのみ第二の戦略は新しい標的の探索,既知標的に戻ることである。数値シミュレーションからの結果は,アルゴリズムの性能を説明し,ターゲットの検出と測定に添加した不確実性の影響下でのアルゴリズム性能を定量化した。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： アルゴリズム ,  トラッキング装置 ,  *無人機 ,  不確実性 ,  *道路網 ,  類似性 ,  グラフ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  運動計画 ,  スコア ,  データ結合 ,  尤度比 ,  固定翼 ,  追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人機 ,  道路網 ,  マルチ ,  ターゲットトラッキング ,  連想