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J-GLOBAL ID：201902223983008417   整理番号：19A0188918

方向性グリッドマップ:動的環境におけるマルチモーダル角度不確実性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Directional Grid Maps: Modeling Multimodal Angular Uncertainty in Dynamic Environments

著者 (2件)： Senanayake Ransalu (The University of Sydney, School of Information Technologies, Centre for Translational Data Science, Australia) ,  Ramos Fabio (The University of Sydney, School of Information Technologies, Centre for Translational Data Science, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IROS  ページ： 3241-3248  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： ロボットは,しばしば,動的で時には予測できない環境における操作の挑戦に対処しなければならない。環境の占有マップは,静的環境におけるロボットアームによる移動ロボットまたは操作タスクのナビゲーションに十分であるが,動的環境において動作するロボットは,ロバスト性,効率および安全性を改善するためにより豊富な情報を必要とする。例えば,経路計画において,より安全なナビゲーションまたは人間-ロボット相互作用のために,環境の様々な位置における動的物体の運動の方向を知ることが重要である。本論文では,円形データをモデル化するために,ロボットマッピングに方向性統計を導入した。主に,占有グリッドマップに対する側副において,著者らは,環境の位置-広い長期的角運動を表現するために,方向性グリッドマップを提案した。高度に代表的であるので,これはスカラー場またはベクトル場よりもむしろ経度緯度空間上の確率測定場を定義する。さらに,著者らは,空間領域,時間領域,および時空間領域における角度変化をモデル化するために,同じ理論がどのように使用できるかを実証した。著者らは,屋内および屋外環境の両方において,シミュレーションおよび実世界の環境において,RGBカメラおよびLiDARsのような異なるセンサを持つ種々のロボットを用いて,提案したモデルを検証するための一連の実験を行った。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： 経度 ,  *不確実性 ,  ロボット ,  *モデリング ,  ロボットアーム ,  センサ ,  *多モード ,  安全性 ,  緯度 ,  移動ロボット ,  ロバスト性 ,  *指向性 ,  経路探索
準シソーラス用語： 屋内 ,  *動的環境 , 【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 (7件)： 方向性 ,  グリッド ,  マップ ,  動的環境 ,  マルチモーダル ,  不確実性 ,  モデリング