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J-GLOBAL ID:202002290796015895   整理番号:20A2445584

ヒューマノイドロボットのための近傍確率マッピングに基づく自己位置推定【JST・京大機械翻訳】

Self Localization Based On Neighborhood Probability Mapping for Humanoid Robot
著者 (5件):
資料名:
巻: 2020  号: ICOVET  ページ: 355-359  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:
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ヒューマノイドロボット競争は,視覚センサとして単一カメラを有する人間様体プラットフォームを有する自律ロボットであり,そして,特定の分野においてサッカーを果たすためにそれらをサポートするためのセンサのバランスをとる。この競争における技術的課題は,ボール,動的歩行,バランスボディ条件を維持しながら,ボール,動的歩行,キッキング,他のロボットによる意思決定,局在化およびマッピングを,ヒューマノイド競争において研究した研究課題として,追跡する。ヒューマノイド競争において,局所化とマッピングはなお大きな課題であり,単一カメラだけが競争ルールで使用され,ゲームを演ずる際に位置と方向をサポートするための他のセンサが全くない。提案したシステムは近隣確率マッピングである。本研究の長期目標は,実時間で監視できるヒューマノイドロボットにおける再設計現場条件と実装プロセスを加速するための理想的なシステムの実現である。本研究の目的は,(a)ヒューマノイドロボットに関する視覚と知能のロボットの性能を増加させることである。(b)このSLAM法で,ロボットは,野外と屋外で,ボール間を区別できる。(c)目標検出と線検出に基づく目標自体から敵対目標を識別することができた。(d)攻撃者として動作し,敵対物目標に向けてキックを走査できる目標保留ロボット。テスト条件を,同じ時間でシミュレーション試験と実際の試験の間で実行した。データ実験結果に基づき,ロボットは,ボール位置,目標位置,および障害物座標を高いリアルタイム精度で検索する際に,それらの位置と方向を推定することができる。結果は,提案システムがリアルタイムでヒューマノイドサッカーロボットに適用でき,より少ない誤差で動作することを示した。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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