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J-GLOBAL ID：201902223593034350   整理番号：19A0119268

未知環境における骨格ベース視覚サーボ【JST・京大機械翻訳】

Skeleton-Based Visual Servoing in Unknown Environments

著者 (4件)： Said Hela Ben (XLIM Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Limoges, Limoges, France) ,  Marie Romain (XLIM Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Limoges, Limoges, France) ,  Stephant Joanny (XLIM Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Limoges, Limoges, France) ,  Labbani-Igbida Ouiddad (XLIM Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Limoges, Limoges, France)
資料名： IEEE/ASME Transactions on Mechatronics  (IEEE/ASME Transactions on Mechatronics)
巻： 23  号： 6  ページ： 2750-2761  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0894A  ISSN： 1083-4435  CODEN： IATEFW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 一般化Voronoi図(GVD)は,障害物から最大距離で経路の集合を定義する強力な環境表現である。多くの研究は,移動ロボットのための安全なナビゲーション戦略を定義するためにこの特性を暗黙的に使用しているが,実際には,ロボット知覚からGVDを実時間でわずかに明示的に抽出するだけである。本論文では,未知の構造化環境における移動ロボットの安全な自律ナビゲーションのための実時間骨格ベース視覚サーボ手法を提案した。この制御は,デルタ内側軸を用いた局所GVDの近似,高速でロバストな骨格化アルゴリズムに基づいている。後者は,ロボットサイズを考慮した剪定パラメータを用いて,ロボットを囲む自由度のフィルタ付きスケルトンを生成する。また,複数のセンサと観測によって得られたナビゲーション可能な自由度をプロジェクトするために,統一仮想知覚フレームを導入した。自由度骨格化とGVD近似の後に,視覚サーボ制御を設計して,抽出したGVDブランチに沿った自律的ロボットナビゲーションを確実にするために研究した。シミュレーション環境を用いて最初にアプローチをテストした。次に,実際の差動車椅子について実験的検証を行い,システムが人間の介入なしに安全かつ自律的にナビゲートすることを可能にした。静的および動的環境シナリオを研究した。この方法は,任意の差動駆動車輪ロボットに直ちに一般化できる。Copyright 2019 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： 自由度 ,  移動ロボット ,  フィルタ ,  センサ ,  安全性 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  近似法 ,  *ロボット ,  車椅子
準シソーラス用語： 動的環境 ,  自律性 ,  *ビジュアルサーボ ,  *未知環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 未知環境 ,  骨格 ,  視覚サーボ