文献

J-GLOBAL ID：202102213726937432   整理番号：21A2529840

未知環境を理解するための視覚ベース無人航空機システムのための機械学習法【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning Method for Vision-Based Unmanned Aerial Vehicle Systems to Understand Unknown Environments

著者 (5件)： Zhang Tianyao (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhang Tianyao (ShenYuan Honors College of Beihang University, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Hu Xiaoguang (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Xiao Jin (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhang Guofeng (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 11  ページ： 3245  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人航空機(UAV)インテリジェントは,新しい未知環境を感知し理解するそれらの能力である。いくつかの研究は,姿勢推定,障害物回避および視覚サーボのための環境を感知するために,視覚同時位置決めおよびマッピング(VSLAM)およびVisual Odometric(VO)のようなコンピュータビジョンアルゴリズムを利用した。しかし,新しい環境の理解(すなわち,UAVが一般的な物体を認識する)は,まだ解決策を欠いている必須の科学的問題である。したがって,本論文では,未知環境におけるアイテムを理解するステップを取り上げた。本研究の目的は,将来における高レベルUAV群アプリケーションのための基本的な理解能力を有するUAVを可能にすることである。特に,最初に,提案した理解方法は,RGB画像を通して未知環境を理解するために,機械学習と伝統的アルゴリズムを結合した。第2に,画像中の80クラスの物体の位置およびカテゴリーを知覚するために,スマートフォンにおけるYoule Look(YOLO)オブジェクト検出システムを統合した(TensorFlowに基づく)。第3に,この方法はUAVをより知的にし,作業からオペレータを解放する。第4に,作業条件における検出精度と潜伏性を定量的に評価し,一般性(様々なプラットフォームで使用できる),輸送性(1つのプラットフォームからもう1つのプラットフォームから容易に展開),およびUAV群れのスケーラビリティ(容易に更新し,維持)の性質を定性的に議論した。実験は,この方式が,高い計算速度,および普遍性,輸送性,およびスケーラビリティの優れた特性で,種々のオブジェクトを認識するのに十分な精度を持つことを示唆する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. 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 ,  オペレータ ,  位置決め ,  *無人機 ,  計算機処理速度 ,  応用プログラム ,  コンピュータビジョン ,  普遍性 ,  *機械学習 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  物体検出 ,  未知環境 ,  ビジュアルサーボ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： UAV ,  視覚RGB ,  リアルタイム ,  YOLOv3 ,  カラー検出 ,  オブジェクト検出 ,  機械学習システム

分類 (4件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  航空機  (QK06000K) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (38件)：

• Ham, Y.; Han, K.K.; Lin, J.J.; Golparvar-Fard, M. Visual monitoring of civil infrastructure systems via camera-equipped Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A review of related works. Vis. Eng. 2016, 4, 1-8.
• Floreano, D.; Wood, R.J. Science, Technology and the Future of Small Autonomous Drones. Nature 2015, 521, 460-466.
• Kolling, A.; Walker, P.; Chakraborty, N.; Sycara, K.; Lewis, M. Human Interaction with Robot Swarms: A Survey. IEEE Trans. Hum.-Mach. Syst. 2016, 46, 9-26.
• Hocraffer, A.; Nam, C.S. A Meta-Analysis of Human-System Interfaces in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Swarm Management. Appl. Ergonom. 2017, 58, 66-80.
• Mi, Z.-Q.; Yang, Y. Human-robot interaction in UVs swarming: A survey. Int. J. Comput. Sci. Issues 2013, 10 Pt 1, 273.

タイトルに関連する用語 (5件)： 未知環境 ,  理解 ,  視覚 ,  無人航空機 ,  機械学習