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J-GLOBAL ID：202002276443409910   整理番号：20A1798324

AVR強化車両現実感【JST・京大機械翻訳】

AVR Augmented Vehicular Reality

著者 (5件)： Qiu Hang (University of Southern California) ,  Ahmad Fawad (University of Southern California) ,  Bai Fan (General Motors Research) ,  Gruteser Marco (Rutgers University) ,  Govindan Ramesh (University of Southern California)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MobiSys ’18  ページ： 81-95  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 自律車両プロトタイプは,今日,3Dカメラのような視線深さ知覚センサで来ている。これらの3Dセンサは,自律運転における車両安全性を改善するために使用されるが,オクルージョン,センシング範囲,および極端な天候と照明条件による可視度を基本的に制限している。可視性と性能を改良するために,自律車両だけでなく,他の先進運転支援システム(ADAS)のために,著者らは,Augmented Vehicle Reality(AVR)と呼ばれる能力を探究した。AVRは,他の近隣の車両と視覚的情報を無線に共有することを可能にすることにより,車両の視覚の平準を広げるが,新しい相対位置決め技術,新しい透視変換法,分離する手法,および無線帯域幅変動性に対処する適応伝送戦略の,動的物体の運動を分離,予測する必要がある。著者らは,AVRが,オフ-市販無線技術を用いて実行可能であり,自律車両経路計画アルゴリズムによって作られた決定を定性的に変えることができることを示した。このAVRプロトタイプは,数パーセントの自動車長と車線幅内にある位置決め精度を達成し,30fpsでフレームを処理するために最適化する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  最適化 ,  視覚 ,  自動車 ,  照明条件 ,  位置決め ,  帯域幅 ,  可視度 ,  *三次元 ,  オクルージョン ,  経路探索
準シソーラス用語： 自律性 ,  ワイヤレス ,  視覚情報 ,  自動車安全性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自律車 ,  協調センシング ,  拡張ビジョン

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  運転者  (TB01040V) ,  試験方法と試験  (QG02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： AVR ,  強化 ,  現実感