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J-GLOBAL ID：201902224928597643   整理番号：19A1121047

RidI:ロバストIMU二重統合【JST・京大機械翻訳】

RIDI: Robust IMU Double Integration

著者 (3件)： Yan Hang (Washington University in St. Louis, St. Louis, USA) ,  Shan Qi (Zillow Group, Seattle, USA) ,  Furukawa Yasutaka (Simon Fraser University, Burnaby, Canada)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11217  ページ： 641-656  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,あらゆるスマートフォンにおける慣性測定ユニット(IMU)からの自然人間運動の軌跡を推定するために学習する慣性航法のための新しいデータ駆動手法を提案した。鍵となる観察は,人間の運動が繰り返され,いくつかの主要なモード(例えば,立位,歩行,または回転)から成ることである。このアルゴリズムは線形加速度と角速度の履歴から速度ベクトルを回帰し,次に線形加速度における低周波数バイアスを補正する。これは位置を推定するために2回積分される。著者らは,複数の人間の被験者と複数の電話配置(例えば,袋または手)を横切る地面の真理運動軌跡による訓練データを獲得した。定性的および定量的評価は,著者らの簡単なアルゴリズムが既存の発見的な手法より優れており,我々の驚くべき完全な視覚的慣性ナビゲーションに匹敵することを示した。著者らが知っている限り,本論文は,慣性航法のための監督された訓練を紹介し,データ駆動慣性航法の領域における新しい研究ラインを開く可能性がある。今後の研究(プロジェクトウェブサイト:https://yanhangpublic.github.io/ridi)を容易にするために,我々のコードとデータを共有する。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 軌跡 ,  積分 ,  立位 ,  視覚 ,  角速度 ,  計測器 ,  電話 ,  アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  慣性航法 ,  LF【周波数】 ,  スマートフォン ,  バイアス
準シソーラス用語： 被験者 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4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)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト ,  IMU ,  統合