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J-GLOBAL ID：202002264776451873   整理番号：20A2084832

RGB-深さビジョンを用いたカーブ横断時の車椅子安定性の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Wheelchair Stability While Crossing a Curb Using RGB-Depth Vision

著者 (4件)： Naveen Aryan (Department of Automotive Engineering, Clemson University, Greenville, SC, USA) ,  Luo Haitao (Department of Automotive Engineering, Clemson University, Greenville, SC, USA) ,  Chen Zhimin (Department of Automotive Engineering, Clemson University, Greenville, SC, USA) ,  Li Bing (Department of Automotive Engineering, Clemson University, Greenville, SC, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12377  ページ： 394-401  発行年： 2020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： ハンディキャップされた個人は,車椅子を含む様々な支援技術にしばしば依存し,これらの技術の目的は,ユーザに対するより大きなレベルの独立性を可能にすることである。自律車椅子の開発において,車椅子が屋外都市環境におけるユーザに対して適切な安定性を維持するのは必須である。本論文は,安定性解析と予測のための車椅子の動的モデリングに加えて,環境の3DマッピングのためのRGB-Dethベースの知覚アルゴリズムを提案した。車椅子の安定性の正確な予測が車椅子の動的モデルから計算された法線と臨界角に基づいて行うことができる三角形メッシュを生成するPoisson再構成と組み合わせたRTABマッピングを利用した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  安定性解析 ,  ダイナミックモデル ,  再構成 ,  *車椅子 ,  コンピュータビジョン ,  都市環境
準シソーラス用語： 三角形メッシュ ,  臨界角 ,  動的モデリング ,  三次元マッピング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 車椅子の安定性 ,  動力学モデル ,  コンピュータビジョン ,  SLAM ,  メッシュ生成 ,  3D再構成

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： RGB ,  ビジョン ,  カーブ ,  車椅子 ,  安定性 ,  予測