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J-GLOBAL ID：201702278405037326   整理番号：17A1351968

サービス推定の品質のためのロバストなマルチセンサブートストラップ追跡フィルタ【Powered by NICT】

Robust multi-sensor bootstrap tracking filter for quality of service estimation

著者 (3件)： Domhof Joris (Faculty Mechanical, Maritime and Materials Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands) ,  Happee Riender (Faculty Mechanical, Maritime and Materials Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands) ,  Jonker Pieter (Faculty Mechanical, Maritime and Materials Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-9  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： 本論文では,時変または状態依存条件を処理する自動運転のためのサービスマルチセンサブートストラップフィルタの品質を提案した。このようにして,センサ故障または雨や霧などの不利な環境条件などの潜在的に危険な条件を検出するためにセンサデータ融合システムの信頼性を連続的に評価した。シミュレーションは,提案したロバストなマルチセンサブートストラップフィルタであるセンサのサービス品質をロバストに推定することを示した。さらに,フィルタは完全な検出プロファイルを仮定した追尾フィルタよりも優れている。さらに,霧シミュレータにおける実世界実験により,提案したマルチセンサ局所ブートストラップLMBフィルタは霧の条件で全ての他のフィルタよりも優れていることを示した。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： *フィルタ ,  自動運転 ,  信頼性 ,  *品質 ,  シミュレータ ,  *センサ ,  *ロバスト性 ,  *ブートストラップ
準シソーラス用語： *マルチセンサ ,  追尾フィルタ ,  サービス品質 ,  マルチセンサデータ融合 ,  環境条件 ,  センサ故障 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： サービス ,  推定 ,  ロバスト ,  追跡