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J-GLOBAL ID：202002260993053726   整理番号：20A1618007

UAV環境認識と自律障害物回避:深層学習と深度カメラ組合せ解【JST・京大機械翻訳】

UAV environmental perception and autonomous obstacle avoidance: A deep learning and depth camera combined solution

著者 (5件)： Wang Dashuai (College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, PR China) ,  Li Wei (College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, PR China) ,  Liu Xiaoguang (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California at Davis, Davis, CA 95616, USA) ,  Li Nan (Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, Shenzhen 518129, PR China) ,  Zhang Chunlong (College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, PR China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 175  ページ： Null  発行年： 2020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： 農業において,無人機(UAV)は,植物保護のための大きな可能性を示した。非構造化農地にランダムに分布する不確かな障害物は,通常,飛行安全性に対して有意な衝突リスクをもたらす。UAVの知能を改善し,運転安全性と効率に及ぼす障害の悪影響を最小化するために,著者らは,深い学習ベースの物体検出,画像処理,RGB-D情報融合とタスク制御システム(TCS)から成る包括的解法を提唱した。深層学習と深度カメラの両方の完全な利点を取り上げて,この解はUAVが障害物の存在だけでなく,カテゴリー,プロファイル,および3D空間位置のような属性も認識することを可能にする。オブジェクト検出結果に基づいて,衝突回避戦略生成方式と最適衝突回避飛行経路の対応する計算アプローチを詳述した。一連の実験を行い,UAVの環境認識能力と自律障害物回避性能を検証した。結果は,CNNモデルの平均検出精度が75.4%であり,処理単一画像の平均時間コストが53.33msであることを示した。さらに,障害物のプロファイルと位置の予測精度は物体と深さカメラ間の相対距離に大きく依存することを見出した。距離が4.5mと8.0mの間にあるとき,対象の深さデータ,幅と高さの誤差は,それぞれ-0.53m,-0.26mと-0.24mであった。シミュレーション飛行実験の結果は,UAVが最適障害物回避戦略を自律的に決定することができ,RGB-D情報融合の結果に基づく距離最小化飛行経路を生成することを示した。提案した解決策は,UAVの環境知覚と自律障害物回避能力を強化するための広範囲な可能性を有する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カメラ ,  シミュレーション ,  *学習 ,  画像処理 ,  農地 ,  無人機 ,  飛翔 ,  植物防疫 ,  障害物回避 ,  衝突回避
準シソーラス用語： 自律性 ,  予測精度 ,  物体検出 ,  三次元空間 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： UAV ,  深層学習 ,  深度カメラ ,  オブジェクト検出 ,  環境認識 ,  障害物回避

分類 (3件)： 運航技術  (QK05030K) ,  航空機  (QK06000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： UAV ,  環境認識 ,  自律 ,  障害物回避 ,  深層学習 ,  深度カメラ ,  組合せ ,  解