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J-GLOBAL ID：201702276177871510   整理番号：17A1252679

雑音のある神経形態学的視覚センサを用いた確率的線形連続時間システムの安定化【Powered by NICT】

Stabilization of stochastic linear continuous-time systems using noisy neuromorphic vision sensors

著者 (3件)： Singh Prince (Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA) ,  Yong Sze Zheng (School for Engineering of Matter, Transport and Energy, Arizona State University, Tempe, USA) ,  Frazzoli Emilio (Institute for Dynamic Systems and Control, Swiss Federal Institute of Technology (ETH), CH-8092 Zuerich, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACC  ページ： 535-541  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： 攻撃的操作を用いた視覚ベースのロボット応用を一定時間間隔で試料フレーム標準カメラの低検出速度に悩まされている。一方,神経形態学的視覚センサが必要高周波センシングを提供する有望な候補であるが,新しいクラスのアルゴリズムは,光場の変化が検出されたことを,これらのセンサの各画素からの一般的出力,(他の画素とは無関係に)「網膜事象」の非同期ストリームを発火を扱うことができる合成する必要がある。本論文では,神経形態学的視覚センサからの雑音測定を用いた確率的連続時間線形時不変系の安定化の問題を研究した。はこの問題を検討し,これらの神経形態学的視覚センサの臨界事象発生しきい値を提供し,得られた状態の統計的性質を特性化するH∞制御器を提案した。本アプローチの有効性は不安定システムについて説明した。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 ,  *線形性 ,  網膜 ,  *雑音 ,  *連続時間系 ,  雑音測定 ,  カメラ ,  *視覚センサ ,  キャラクタリゼーション ,  *センサ ,  *視覚 ,  HF【周波数】 ,  H無限大制御 ,  画素
準シソーラス用語： *神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 雑音 ,  神経形態学 ,  視覚センサ ,  確率 ,  線形 ,  連続時間システム ,  安定化