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J-GLOBAL ID：202002290381518752   整理番号：20A2500490

情報融合に基づく動的環境の2.5Dマップの構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of 2.5D Map of Dynamic Environment Based on Information Fusion

著者 (4件)： Liu Bohao (Tiangong University,School of Mechanical Engineering,Tianjin,China,300387) ,  Du Yuhong (Tiangong University,School of Mechanical Engineering,Tianjin,China,300387) ,  Ren Weijia (Tiangong University,School of Mechanical Engineering,Tianjin,China,300387) ,  Li Shuai (Tiangong University,School of Mechanical Engineering,Tianjin,China,300387)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICMA  ページ： 147-152  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 地図構築のためにLidarを使用するとき,それは環境における動的対象物によって影響を受けて,マッピングの精度を減少して,二次元Lidarは単一平面の構造情報をスキャンするだけであった。このようなマップを用いてロボットを衝突させる。Kinect v2はRGB-Dカメラであり,それは環境における深さ情報とカラー画像を収集できるが,その精度は低く,使用中の照明によって大いに影響を受ける。マッピングに及ぼす環境における動的オブジェクトの影響を減らすために,動的オブジェクトを除去するために畳み込みニューラルネットワークを使用する方法を提案した。次に,二次元マップを構築するために,kinectv2とLidar融合の方法を提案した。ロボット操作システムROSを用いて実験を行い,実験結果は従来の方法に関して非常に印象的な改善を示した。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： *ロボット ,  二次元 ,  カラー画像
準シソーラス用語： Kinect ,  RGB-Dカメラ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報融合 ,  動的環境 ,  マップ ,  構築