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J-GLOBAL ID：201702269602403736   整理番号：17A1574538

3Dレーザレーダに基づく無人無人船の海上ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

3D Lidar-based marine object detection for USV

著者 (5件)： Li Xiaomao (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Zhang Xin (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Wang Wentao (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Qu Dong (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072) ,  Zhu Chuan (上海大学机電工程与自動化学院,上海,200072)
資料名： Shanghai Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Shanghai Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 23  号： 1  ページ： 27-36  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2976A  ISSN： 1007-2861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無人潜水艦(unmanned surface vehicle,USV)は自律的なナビゲーション障害を実現するために周囲の環境情報をリアルタイムに感知し、無人無人艇の障害物を検出するが、3Dレーザレーダは無人システムの障害検出において重要な役割を果たしている。3Dレーザレーダに基づく障害検出アルゴリズムを提案し,1D周期の3Dレーザ点を2.5D格子地図に投影し,障害物をクラスタ化した。グリッドにおけるオリジナルの点群データを特徴抽出して,楕円障害物として表現した。一方,マルチフレームレーザデータは,最近傍データ相関を用いて動的障害物を認識し,Kalmanフィルタを用いてリアルタイムに追跡することができる。電子海図に基づくシミュレーションデータにより,提案した方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *三次元 ,  *レーザ ,  潜水艦 ,  Kalmanフィルタ ,  クラスタ化 ,  故障検出 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  電子海図 ,  点群データ ,  検出アルゴリズム ,  無人システム ,  実時間 ,  環境情報 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： unmanned surface vehicle (USV) ,  Lidar ,  obstacle detection ,  grid map ,  elliptical representation

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)： 3D ,  レーザレーダ ,  海上 ,  ターゲット検出