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J-GLOBAL ID：201802232095905406   整理番号：18A0078158

自律ロボットクライミングのための効率的な階段検出とモデル化【Powered by NICT】

Efficient stairway detection and modeling for autonomous robot climbing

著者 (4件)： Chan Derek S. ,  Silva Rob Kler ,  Monteiro Joao C. ,  Lizarralde Fernando
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IROS  ページ： 5916-5921  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,正確で計算的に有効な階段検出アルゴリズム,測定ノイズに対してロバストであることを示した。最も類似した方法は三次元(3D)特徴の検出に大きく依存するが,本研究は,3Dデータに埋め込まれた二次元(2D)特徴を位置決めに焦点を当てた。主なアイデアである:各階段は,定義の類似したドメインをもつ線の配列であり,階段は,そのような要素の配列である。不必要な計算を回避するために,八分木を用いて環境点雲データをダウンサンプリングすることにある。得られた重心はnアレイ,同じ高さの点を含む各の中に保存される。これは3Dデータ2次元スライスに分割した。Hough変換を用いて,線の各アレイを走査することである。アルゴリズムの残りは定義の同じドメインを持つ系統を検出し,階段に対応する配列が存在するかどうかを決定する。これらの配列が必要な公差を満たすならば,階段が検出された。検出した各階段では幅,高さ,深さ,および階段の量を含むモデルが得られる。提案したアルゴリズムは,異なる姿勢に階段を位置決めし,効率的にモデル化することができ,測定データからノイズに対してロバストであり,実験結果によって示された。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： アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *自律ロボット ,  重心 ,  雑音 ,  公差 ,  三次元 ,  Hough変換 ,  *モデル ,  *モデリング
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  八分木 ,  三次元データ ,  測定ノイズ ,  検出アルゴリズム , 【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 (4件)： 自律ロボット ,  クライミング ,  階段 ,  モデル化