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J-GLOBAL ID：201802234669785225   整理番号：18A1679464

スケーラブルで実時間マルチロボットSLAMのためのクラウドベースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Cloud-Based Framework for Scalable and Real-Time Multi-Robot SLAM

著者 (4件)： Zhang Pengfei ,  Wang Huaimin ,  Ding Bo ,  Shang Suning
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICWS  ページ： 147-154  発行年： 2018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： 過去10年間,マルチロボット同時位置決めとマッピング(SLAM)が広く研究されてきた。しかし,多数のロボットを持つ協調SLAMの問題は,ロボットの数十のように,十分に解決されていない。大規模地図併合における計算の複雑さだけでなく,このプロセスにおける並列計算を可能にする非効率性からの難問は,強力なクラウドインフラストラクチャのようなコンピューティング技術のフロンティアを作るために不可欠である。これらの課題を効果的に扱うために,特に後者のものでは,クラウドロボットパラダイムに基づくスケーラブルでリアルタイムのマルチロボット視覚SLAMフレームワークを提案した。著者らのフレームワークの顕著な特徴は,それがクラスタにおける複数のコンピューティングホストにSLAMプロセスを配布することができるということであり,それは並列にマップ構築を可能にした。異なるサブタスク間のデータ共有からボトルネックを除去するために,地図データに対する一貫性ポリシーと同様に,様々なメッセージングシナリオに対する多様なメッセージングパターンも導入した。著者らのフレームワークのプロトタイプに関する評価は,著者らの方法が,姿勢推定と地図構築の精度に関する妥協なしで,同時に256のロボット実体として多くのサポートを行うことができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インフラストラクチャー ,  位置決め ,  並列演算 ,  視覚 ,  *ロボット ,  クラスタ ,  プロトタイプ ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  地図データ ,  データ共有化 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 実時間 ,  マルチロボット ,  SLAM