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J-GLOBAL ID：202002213062157623   整理番号：20A0266809

低コントラスト,準動的,大規模オブジェクトのためのマルチセンサマッピング【JST・京大機械翻訳】

Multi-Sensor Mapping for Low Contrast, Quasi-Dynamic, Large Objects

著者 (8件)： Shah Vikrant (Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA) ,  Schild Kristin (Climate Change Institute & School of Earth and Climate Sciences, University of Maine, Orono, ME) ,  Lindeman Margaret (Scripps Institution of Oceanography) ,  Duncan Daniel (University of Texas Institute for Geophysics, Austin, TX) ,  Sutherland David (Department of Earth Sciences, University of Oregon, Eugene, OR) ,  Cenedese Claudia (Woods Hole Oceanographic Institution, Woods HoleMA) ,  Straneo Fiammetta (Scripps Institution of Oceanography) ,  Singh Hanumant (Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 5  号： 2  ページ： 470-476  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 本論文では,遅いが複雑な動力学を持つ大きな移動目標をマッピングする問題を扱うためのシステムレベルの解を提案した。著者らのアプローチは多重センシングモダリティの相補的性質を利用する。本研究は,他のドメインに適用できるが,著者らは,回転および並進する氷山のマッピングに関する著者らの努力に焦点を合わせた。著者らの解決策は,面積走査センサ-光学カメラを用いて,線走査センサ,すなわち,表面下マルチビームソナーの厳密に結合した組合せを含んでいる。これにより,光学カメラ情報を利用することにより,マルチビームソナーにより直接使用できる氷山相対航法を行うことができ,氷山水中を地図化することができる。本論文では,ナビゲーション解のスケールを計算するために必要とされるアルゴリズムと,iceberg中心ナビゲーションを見つけるための補正,および正確なiceberg再構成を詳述した。このアプローチは,東グリーンランドにおける2018年のSermilikキャンペーンの間に収集された実世界の氷山データについて成功裏に実証された。この研究の間の氷山搭載GPS観測の利用可能性により,著者らのナビゲーションと著者らのシステムレベルのマッピング努力も行うことができた。Copyright 2020 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： 多重化 ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  走査 ,  再構成 ,  センサ ,  グリーンランド ,  *コントラスト
準シソーラス用語： 相対航法 ,  マルチビームソナー ,  氷山 ,  移動目標 ,  マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： コントラスト ,  大規模 ,  オブジェクト