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J-GLOBAL ID：201802290859441630   整理番号：18A0577783

葉探査に適用したtask-driven活性センシングフレームワーク【Powered by NICT】

Task-driven active sensing framework applied to leaf probing

著者 (3件)： Foix Sergi (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Llorens i Artigas 4-6, 08028 Barcelona, Spain) ,  Alenya Guillem (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Llorens i Artigas 4-6, 08028 Barcelona, Spain) ,  Torras Carme (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Llorens i Artigas 4-6, 08028 Barcelona, Spain)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 147  ページ： 166-175  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： 本論文では,与えられたタスクに関連する領域を局所化する目的で,3D作業空間を探索する能動的に新しい方法を提案した。著者らの方法は,多層占有グリッドマップにおいて探査経路をコードしていた。マルチビュー推定器と最大情報利得収集法と共に,このマップはタスク終了基準に到達するまでシーンのより良い理解を提供するインクリメンタル。このアプローチは,その近似形状のいくつかの以前の知識が利用できる3次元物体探査を伴う任意のタスクに適用できるように設計されている。その適合性を表現型応用(葉プロービング)との関連でeye in handアーム構成を用いた葉プロービングタスクのために実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 表現型 ,  適応性 ,  *作業空間 ,  三次元 ,  多層 ,  アーム ,  近似法
準シソーラス用語： マルチビュー ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 能動的知覚 ,  次の最良視点 ,  情報利得 ,  探索空間の削減

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 葉 ,  探査 ,  活性