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J-GLOBAL ID：202102225781632056   整理番号：21A0234059

3Dオブジェクト検出によるタスク指向ROSベース自律型無人搬送車の開発【JST・京大機械翻訳】

Development of task-oriented ROS-based Autonomous UGV with 3D Object Detection

著者 (4件)： Raveendran Rajesh (University of Oulu,Biomimetics and Intelligent Systems Group(BISG),Oulu,Finland,90570) ,  Ariram Siva (University of Oulu,Biomimetics and Intelligent Systems Group(BISG),Oulu,Finland,90570) ,  Tikanmaki Antti (University of Oulu,Biomimetics and Intelligent Systems Group(BISG),Oulu,Finland,90570) ,  Roning Juha (University of Oulu,Biomimetics and Intelligent Systems Group(BISG),Oulu,Finland,90570)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RCAR  ページ： 427-432  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： 火災事故が発生するシナリオにおいて,優先事項は常に人間の安全であり,さらに拡大から火災を含むために高速に作用する。現代の自律システムは,人間の安全性の両方を期待でき,迅速に行動を行うことができる。MBZIRC2020競争の課題3において,都市消火によって動機づけられたそのようなシナリオを設計した。この課題において,UAVとUGVは,火災を検出し,水で火炎をクエンチするために自律的に協調する。そこで,このプロジェクトでは,実時間で目標物を検出することにより,UGV基準の課題を解決するためのロボット操作システム(ROS)ベースの自律システムを開発し,その模擬火災と赤色カラー軟球を事例で開発した。次に,最終的にマップのマーカーとしてそれらのターゲットを局所化して,すべてのターゲットに自律的にナビゲートする。本研究は,高クラッタ環境における火災と軟球のマッピングと局所化における2つのセクションを持ち,次にそれらの目標を自律的に到達する。適切に訓練されたCNNベースのネットワークを有するターゲットの検出と適切なセンサによる領域のロバストマッピングは,高度にクラッタされた環境における目標物体の位置決めの鍵である。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： 火災 ,  ネットワーク ,  ロボット ,  都市 ,  消火 ,  自律系 ,  *無人搬送車 ,  クラッタ ,  センサ ,  *三次元 ,  ロバスト性 ,  クエンチ
準シソーラス用語： 自律性 ,  *物体検出 ,  局在化 , 【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 (7件)： 3D ,  オブジェクト検出 ,  タスク ,  ROS ,  自律 ,  無人搬送車 ,  開発