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J-GLOBAL ID：201702274487513161   整理番号：17A0021777

点データの統合による物体追跡システム【Powered by NICT】

Object tracking system by integrating multi-sensored data

著者 (4件)： Murakami Kouji (Faculty of Engineering, Kyushu Sangyo University, Fukuoka, Japan) ,  Tsuji Tokuo (Institute of Science and Engineering, Kanazawa University, Ishikawa, Japan) ,  Hasegawa Tsutomu (National Institute of Technology, Kumamoto College, Japan) ,  Kurazume Ryo (Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University, Fukuoka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECON  ページ： 747-754  発行年： 2016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： 日常物体を認識し,室温と移動ロボットにおける分散センサを用いてそれらの位置を推定する物体追跡システムを提案した。物体の配置は,人間の活動によって変化したことが多い。パッシブRFIDタグは,物体の認識のための各物体に付着しているが,配置は,測定データの欠損による一意に決定されないことが多い。我々の研究室では,物体の移動軌跡を用いて物体の位置を推定する方法を提案した。この推定結果は,物体配置の確率分布として表現される。しかしの軌跡交差は,推定精度の低下を引き起こす。サイズとレーザレンジファインダで測定した物体の形状を用いて推定精度を改善するためのBayes推定に基づく新しい方法を提案した。移動ロボット搭載センサを用いて小作業負荷と配置を決定した。システムは成功裡に認識され,実験における10物体を局在化した。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： Bayes推定 ,  軌跡 ,  *移動ロボット ,  センサ ,  確率分布 ,  レーザ距離計 ,  推定精度 ,  運動軌道 ,  RFIDタグ ,  人間活動
準シソーラス用語： 局在化 ,  パッシブ ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 点 ,  統合 ,  物体追跡