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J-GLOBAL ID：202002273312252562   整理番号：20A2254217

投影深度画像情報を用いた新しいエッジ可能SLAM解【JST・京大機械翻訳】

A novel edge-enabled SLAM solution using projected depth image information

著者 (7件)： Li Jian-qiang (Department of Computer and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Zhang Yi-fan (Department of Computer and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Chen Zhuang-zhuang (Department of Computer and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Wang Jia (Department of Computer and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Fang Min (Department of Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Luo Cheng-wen (Department of Computer and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Wang Huihui (Department of Engineering, Jacksonville University, Jacksonville, FL, USA)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 19  ページ： 15369-15381  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 環境マッピングは,タスクを独立して完全に行うための移動ロボットのキーステップである。近年,視覚SLAM,レーザベースSLAMおよび同時位置決めとマッピング(SLAM)は多くの人々の関心を喚起している。残念なことに,これらの技術は,計算の複雑さ,データ処理,および非常に低い予測可能待ち時間によって制限されてはいない。本論文は,主に次の研究を完了し,コンピュータ49(5):78-81,2016における,エッジ-可能計算ベースエッジコンピューティング(ShiとDusdar)を,計算を加速するための解決策として使用した。最初に,本研究は慣性ユニットモバイルロボットナビゲーションシステムによって動作して,すべてのセンサーは端部コンピューティングのフレームワークにおいて端部層に接続して,加速度計,電子コンパスとジャイロスコープデータを探究した。ジャイロスコープと電子コンパスによって引き起こされたランダムドリフト誤差をフィルタするために,Kalmanフィルタデータ融合アルゴリズムを用いて加速度計データを統合した。機械の状態を,対応する姿勢角度と位置情報の計算によって決定した。第二に,低コスト距離センサを用いて,計算のために他の霧ノードへの深さとアップロードを検出した。次に,3D点座標情報を二次元座標抽出特徴点に投影し,特徴マップを確立した。第三に,拡張KalmanフィルタSLAMを用いて同時位置決めとマッピングを達成した。最後に,この方法を実験で検証し,この方法が実行可能であることを証明した。本論文の主な改良は以下の通りである。最初に,マルチセンサデータ融合アルゴリズムを用いて位置決め誤差を低減した。第2に,著者らは,モデル環境の深さを測定して,コストを減らすために,低コスト距離センサを使用した。第3に,著者らは三次元深さ情報を平面二次元投影情報に翻訳して,負荷と計算時間の計算を縮減する。第4に,著者らの計算は,異なる層に分布して,待ち時間と冗長性を減少するために,エッジ-可能プラットフォームに焦点を合わせた。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 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 ,  視覚 ,  加速度計 ,  計算量 ,  データ処理 ,  二次元 ,  *待ち時間 ,  Kalmanフィルタ ,  三次元 ,  ジャイロスコープ ,  移動ロボット ,  コンピュータ ,  データ融合 ,  位置情報
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 移動ロボット ,  エッジコンピューティング ,  同時位置決めとマッピング ,  拡張Kalmanフィルタ ,  慣性航法 ,  深さセンサ ,  エッジ層

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 投影 ,  深度画像 ,  エッジ ,  SLAM ,  解