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J-GLOBAL ID：202102229362592700   整理番号：21A2436515

都市キャニオンにおける無人システムナビゲーションのためのライダーデータ削減【JST・京大機械翻訳】

Lidar Data Reduction for Unmanned Systems Navigation in Urban Canyon

著者 (4件)： Mayalu Alfred (Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Kochersberger Kevin (Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA) ,  Jenkins Barry (Primal Space Systems, Raleigh, NC 27601, USA) ,  Malassenet Francois (Primal Space Systems, Raleigh, NC 27601, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 11  ページ： 1724  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： 本論文では,低高度3D航空チャートデータを管理するための新しいプロトコルを導入し,人口都市環境に関連したユニークなナビゲーション課題と衝突リスクに対処した。地理空間データ配信のためのオープン地理空間コンソーシアム(OGC)3D Tiles標準に基づいて,3D Tiles Navと呼ばれる提案拡張は,空間のナビゲーション可能領域を超局所ナビゲーションセルに自動的に分解し,各セルから潜在的に見える環境表面を符号化するナビゲーション中心パケット構造を使用する。開発した方法は,センサ診断的であり,領域から直接可視度を素早く保存し,拡張されたアプローチを視野解析に可能にできる。このアプローチでは,ナビゲーションセル自身を用いて,ナビゲーションに必要な固有の位置不確実性を表現した。さらに,著者らは,この新データフォーマットとそのユニークな特徴,また,無人交通管理(UTM)システムが都市キャニオンにおける軌道ベース操作と性能ベースナビゲーションをサポートすることができるかを示す候補フレームワークを,詳細に提示する。著者らの結果,実験,およびシミュレーションは,このデータ再編成が,限られたオンボード計算,ストレージ,およびセンサ資源を有する,より少ない帯域幅と効率的な3Dマップマッチングシステムを使用して,3Dマップストリーミングを可能にすると結論づける。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： シミュレーション ,  *LIDAR ,  航空輸送 ,  不確実性 ,  再編成 ,  地理学 ,  情報配布 ,  帯域幅 ,  可視度 ,  三次元 ,  データフォーマット ,  パケット ,  都市環境
準シソーラス用語： *ストリートキャニオン ,  *LIDARデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： UTMナビゲーション ,  GPSによる航法 ,  UAV ,  自律ナビゲーション ,  シミュレーション ,  ROS ,  UE4 ,  3Dマップ ,  ライダ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (44件)：

• Campbell, J.F.; Ii, D.C.S.; Zhang, J. Strategic Design for Delivery with Trucks and Drones; Supply Chain Analytics Report SCMA (04 2017); SCMA-2017-0201; University of Missouri-St. Louis: St. Louis, MO, USA, 2017; p. 39.
• Bijjahalli, S.; Ramasamy, S.; Sabatini, R. Masking and multipath analysis for unmanned aerial vehicles in an urban environment. In Proceedings of the 2016 IEEE/AIAA 35th Digital Avionics Systems Conference (DASC), Sacramento, CA, USA, 25-29 September 2016; pp. 1-9.
• Kleijer, F.; Odijk, D.; Verbree, E. Prediction of GNSS Availability and Accuracy in Urban Environments Case Study Schiphol Airport. In Location Based Services and TeleCartography II; Lecture Notes in Geoinformation and Cartography; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2009; pp. 387-406.
• Xie, L.; Hu, H.; Zhu, Q.; Wu, B.; Zhang, Y. Hierarchical Regularization of Polygons for Photogrammetric Point Clouds of Oblique Images. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2017, 42W1, 35-40.
• Golovinskiy, A.; Kim, V.G.; Funkhouser, T. Shape-based recognition of 3D point clouds in urban environments. In Proceedings of the 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, 29 September-2 October 2009; pp. 2154-2161.

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  無人システム ,  ナビゲーション ,  ライダーデータ