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J-GLOBAL ID：202102215050880584   整理番号：21A0539377

複数ロボットSLAMの組合せ【JST・京大機械翻訳】

Combination of Multiple Robots SLAM

著者 (4件)： Hou Lili (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,PR China,611731) ,  Li Rui (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,PR,611731) ,  Cao Shida (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,PR China,611731) ,  Deng Zhi (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,PR China,611731)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 7243-7248  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： このシステムは多重ロボットSLAM(同時位置決めとマッピング)システムである。このシステムを,農業植栽,マルチロボット作業,効率改善など,共同軍事タスクのような様々なシナリオで使用できる。このシステムは5つのモジュールから成る:追跡,マッピング,通信,最適化および位置認識。追跡モジュールにおいて,各エージェントは,GCNv2特徴点を抽出し,IMU(慣性測定ユニット)データを結合して,その回転行列と翻訳ベクトルを決定し,次に,エージェントは局所マッピングモジュールを実行して,局所写像点を得た。サーバが通信モジュールを通してエージェントのメッセージを受信した後に,それは,より正確なデータを得るために,最適化と位置認識モジュールを実行する。著者らの貢献は以下の通りである。一方,特徴点を抽出するアルゴリズムはORBよりもロバストである。一方,IMUのヒューズでは,このシステムは特徴点のみを使用するシステムよりも正確である。提案アルゴリズムを検証するために実験を行った。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  写像 ,  ベクトル ,  効率化 ,  *ロボット ,  ヒューズ ,  位置決め ,  多重化 ,  通信 ,  ロバスト性 ,  エージェント ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： 回転行列 ,  特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 複数ロボット ,  SLAM ,  組合せ