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J-GLOBAL ID：202102229182134439   整理番号：21A0671093

地上車両のための効果的な運動プリミティブの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Effective Motion Primitives for Ground Vehicles

著者 (3件)： Low Tobias (CSIRO,Robotics and Autonomous Systems Group,Australia) ,  Bandyopadhyay Tirthankar (CSIRO,Robotics and Autonomous Systems Group,Australia) ,  Borges Paulo V. K. (CSIRO,Robotics and Autonomous Systems Group,Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 2027-2034  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： 地上ロボットの運動学を理解することは,効率的なナビゲーションに不可欠である。ロボットの運動学モデルに基づいて,その完全運動能力を,理論的運動プリミティブによって表現することができた。しかし,環境および/または人間選好に依存して,それらの理論的運動プリミティブの全てが望ましく,そして/または達成可能である。本研究では,自律地上ロボットに対する連続軌道から有効運動プリミティブ(eMP)を同定する方法を示した。パイプラインは,運動プリミティブライブラリを作成するためのガイドとして初期人間駆動行動を用いて,運動プリミティブのセグメンテーション,表現および再構成を効率的に行う。したがって,この戦略は,環境が加速度,制動,およびステアリング行動に関するロボット操作にどのように影響するかを組み入れる。方法は,自律車様電気自動車で徹底的にテストされ,その結果は,実際の車両への理論的動きプリミティブ分布のすぐれた一般化を示した。非常に多様な特性を有する大きなサイトについて実験を行い,この方法の適用性を示した。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： 運動能力 ,  セグメンテーション ,  *ロボット ,  加速度 ,  電気自動車 ,  適応性 ,  再構成
準シソーラス用語： 自律性 ,  運動学モデル , 【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 (3件)： 地上 ,  運動 ,  同定