文献

J-GLOBAL ID：201802228429306293   整理番号：18A1713566

マルチセンサ情報融合に基づく動的障害物検出【JST・京大機械翻訳】

Dynamic obstacle detection based on multi-sensor information fusion

著者 (5件)： Meichen Liu (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, China) ,  Jun Chen (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, China) ,  Xiang Zhao (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, China) ,  Lu Wang (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, China) ,  Yongpeng Tian (College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, China)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 17  ページ： 861-865  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的障害物検出は,農業ロボットが非構造環境で自律的に動くことができることを保証するキーである。本研究では,多重センサ情報融合に基づく動的障害物検出の方法を,システムの外部センサとして,複合装置,慣性測定装置,および2Dレーザスキャナを選択することによって提示した。農業機械の位置を得るために,コンパス方程式と慣性測定からデータを融合するKalmanフィルタに基づく方法を提示した。2Dレーザスキャナには,広く走査する特徴があり,それぞれの障害物の角度と距離を直接得る。この基礎に関して,障害物の絶対位置と運動状態を相対座標の変換によって得た。Voxel格子法とユークリッド法の方法を用いてレーザデータのフィルタリング,クラスタ化とセグメンテーションの後に,隣接サンプリング期間における同じ障害物の絶対位置を解析して,静的と動的障害を区別した。実験は,アルゴリズムの有効性を確かめて,自律移動ロボットの実現のために一定の重要性を持っている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  Kalmanフィルタ ,  クラスタ化 ,  レーザスキャナ ,  フィルタリング ,  計測器 ,  レーザ ,  農業機械 ,  *センサ ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 自律移動ロボット ,  自律性 ,  *障害物検出 ,  *情報フュージョン ,  *マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 農業ロボット ,  2Dレーザスキャナ ,  コンパス装置 ,  動的障害物

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 (3件)： マルチセンサ ,  情報融合 ,  障害物検出