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J-GLOBAL ID：201802217518850725   整理番号：18A0078116

無人航空機の姿勢推定のための深い視覚重力ベクトル検出【Powered by NICT】

Deep visual gravity vector detection for unmanned aircraft attitude estimation

著者 (3件)： Ellingson Gary (Department of Mechanical Engineering, Brigham Young University) ,  Wingate David (Department of Computer Science, Brigham Young University) ,  McLain Tim (Department of Mechanical Engineering, Brigham Young University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IROS  ページ： 5557-5563  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： 飛行ビデオを用いた飛行中の機体の姿勢を推定するためのセンサとしての深層ニューラルネットワークを使用するための実行可能な方法を示した。静止画像と関連する重力ベクトルのデータセットを収集し,教師つき学習を行った。ネットワークは以前に訓練したネットワークに基づいており約8°の平均誤差でカメラの姿勢を近似できるように訓練した。飛行試験ビデオを記録し,処理した比較的単純な視覚走行距離計測法であった。航空機姿勢を状態伝搬とネットワーク拡張Kalmanフィルタにおける姿勢計測を提供し視覚走行距離計測法を用いて推定した。結果は,ニューラルネットワークは飛行画像から重力ベクトル姿勢計測を提供するの提案した方法は,ベースラインアプローチと比較して約12倍姿勢誤差の標準偏差を低減することを示した。Copyright 2018 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： カメラ ,  録画装置 ,  *無人機 ,  *重力 ,  教師つき学習 ,  センサ ,  飛行試験 ,  ニューラルネットワーク ,  *ベクトル ,  ネットワーク ,  走行距離 ,  *視覚
準シソーラス用語： 姿勢計測 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人航空機 ,  姿勢推定 ,  視覚 ,  重力 ,  ベクトル