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J-GLOBAL ID：202102251981187603   整理番号：21A0826071

深さセンサを用いたクラッタ環境におけるロバストな自律飛行【JST・京大機械翻訳】

Robust autonomous flight in cluttered environment using a depth sensor

著者 (4件)： Lu Liang (Computer Vision and Aerial Robotics Group (CVAR), Universidad Politecnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain) ,  Yunda Alexander (Computer Vision and Aerial Robotics Group (CVAR), Universidad Politecnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain) ,  Carrio Adrian (Computer Vision and Aerial Robotics Group (CVAR), Universidad Politecnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain) ,  Campoy Pascual (Computer Vision and Aerial Robotics Group (CVAR), Universidad Politecnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain)
資料名： International Journal of Micro Air Vehicles  (International Journal of Micro Air Vehicles)
巻： 12  ページ： 1756829320924528  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5256A  ISSN： 1756-8293  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,ベースライン法に比べて性能が優れている点雲に基づく無人航空機用の新しい衝突フリーナビゲーションシステムを提示し,森林あるいは多くの屋内工業プラントのようなクラッタ環境における高速飛行を可能にした。アルゴリズムは,物理的センサ(例えば,ライダー,深さカメラ)からポイントクラウド情報を取り上げて,次にそれをVoxbloxを用いて占有マップに変換して,それを次に有限経路候補を作り出すために急速探索ランダムツリーによって使用する。運動計画目的関数のための修正共変ハミルトニアン最適化を用いて,最良の候補を選択し,それを更新した。最後に,最良の候補軌跡を生成し,モデル予測制御装置に送付した。提案したナビゲーション戦略を4つの異なるシミュレーション環境で評価する。結果は,提案方法がベースライン方法より良い成功率とより短い目標到達距離を有することを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハミルトニアン ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  最適化 ,  シミュレーション ,  ロボット ,  無人機 ,  目的関数 ,  *クラッタ ,  *飛翔 ,  センサ ,  *ロバスト性 ,  経路探索 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 空中ロボット ,  自律ナビゲーション ,  経路計画 ,  ローカルプランナー ,  高速探索ランダムツリー

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラッタ ,  環境 ,  ロバスト ,  自律飛行