文献

J-GLOBAL ID：202102254037779105   整理番号：21A2571217

動的環境における振動によるロボット地形分類のための周波数-時間不一致適応【JST・京大機械翻訳】

Frequency-Temporal Disagreement Adaptation for Robotic Terrain Classification via Vibration in a Dynamic Environment

著者 (13件)： Cheng Chen (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Cheng Chen (School of Information Engineering, Anhui Institute of International Business, Hefei 231131, China) ,  Chang Ji (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Lv Wenjun (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Wu Yuping (Key Laboratory of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China) ,  Li Kun (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Li Kun (Department of Research and Development, Anhui Etown Information Technology Co., Ltd, Hefei 230011, China) ,  Li Zerui (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Li Zerui (Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei 230088, China) ,  Yuan Chenhui (Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei 230088, China) ,  Yuan Chenhui (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Ma Saifei (Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei 230088, China) ,  Ma Saifei (School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei 230601, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 22  ページ： 6550  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  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： リアルタイムにおける正確な地形分類は,ロボットが非幾何学的ハザードを避けることができるので,地形分類の助けを借りて,制御スキームを調整,または位置確認精度を改善するので,現場で動作する自律ロボットにとって非常に重要である。本論文では,動的環境における振動ベース地形分類(VTC)を検討し,DyVTCと名付けた新しい学習フレームワークを提案し,概念ドリフトでオンライン収集ラベルなしデータに取り組んだ。DyVTCフレームワークにおいて,外部不一致(ex-disagreement)と内部不一致(不一致)を,それぞれ特徴多様性と固有時間相関に基づいて,提案した。そのような不一致機構を利用して,擬似標識アルゴリズムを設計し,それは,鍵サンプルとラベリングを抽出する際に,その有力な利点を示した。そして,その結果,分類精度を,変化環境における増分学習によって検索することができた。2セットの特徴を周波数と時間領域から抽出して不一致を生成するので,提案した方法の特徴-時間不一致適応(FTDA)も名付ける。実世界実験は,提案したDyVTCが89.5%の精度に達することができるが,従来の時間と周波数領域地形分類法は動的環境においてそれぞれ48.8%と71.5%に達することを示した。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： アルゴリズム ,  学習 ,  *ロボット ,  位置決め ,  ドリフト ,  制御手順 ,  周波数領域 ,  自律ロボット
準シソーラス用語： 分類精度 ,  動的環境 ,  実時間 ,  オンライン ,  時間領域 ,  *地形分類 ,  ハザード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自律ロボット ,  非幾何学的危険 ,  地形分類 ,  動的環境 ,  振動

分類 (4件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (47件)：

• Song, W.; Cho, K.; Um, K.; Won, C.S.; Sim, S. Complete scene recovery and terrain classification in textured terrain meshes. Sensors 2012, 12, 11221-11237.
• Reina, G. Cross-coupled control for all-terrain rovers. Sensors 2013, 13, 785-800.
• Reinstein, M.; Kubelka, V.; Zimmermann, K. Terrain adaptive odometry for mobile skid-steer robots. In Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Karlsruhe, Germany, 6-10 May 2013; pp. 4706-4711.
• Brooks, C.A.; Iagnemma, K. Vibration-based terrain classification for planetary exploration rovers. IEEE Trans. Robot. 2005, 21, 1185-1191.
• Lv, W.; Kang, Y.; Zhao, Y. Self-tuning asynchronous filter for linear Gaussian system and applications. IEEE/CAA J. Autom. Sin. 2018, 5, 1054-1061.

タイトルに関連する用語 (4件)： 動的環境 ,  ロボット ,  地形分類 ,  適応