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J-GLOBAL ID：201802252756373593   整理番号：18A0165562

ロボットアームに基づく走査のための自律的3Dモデリング【Powered by NICT】

Autonomous 3D modeling for robot arm based scanning

著者 (3件)： Ziyun Luo (Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China) ,  Shuaijun Wang (Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China) ,  Qi Hao (Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MFI  ページ： 301-305  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： 工作物の正確な3Dモデリングは,多くの工業的応用に必須である,工作物局在と検査など。しかし,視野(FoV),物体自己オクルージョン,ロボットアームフットプリントのセンサ場の限界は走査経路と展望の適切な選択を必要とする。本論文では,適応構造化光システムに基づく次の最良の視点(NBV)アルゴリズムを用いた自律モデリング方式を提案し,投影パターンは高効率で高分解能点雲を達成するために実時間で調整した。さらに,無衝突経路計画のための周囲の環境情報を利用するために開発された確率的方法。著者らの結果は,このシステムが良好な完全性,品質及び全体で少ない作動距離を持つ工作物の3D再構成を実現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【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モデリング ,  アルゴリズム ,  *走査 ,  センサ ,  品質 ,  経路探索 ,  高分解能 ,  工作物 ,  オクルージョン ,  *ロボットアーム
準シソーラス用語： 3D画像再構成 ,  確率的方法 ,  構造化光 ,  *三次元モデリング ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： ロボットアーム ,  走査 ,  3Dモデリング