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J-GLOBAL ID：202102259573024062   整理番号：21A0009687

ミニチュア自律ブリムにおけるナビゲーションのための位置決めへの深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning Approach to Localization for Navigation on a Miniature Autonomous Blimp

著者 (5件)： Seguin Landan (Georgia Institute of Techonology,School of Electrical and Computer Engineering,Atlanta,GA,USA,30308) ,  Zheng Justin (Georgia Institute of Techonology,School of Electrical and Computer Engineering,Atlanta,GA,USA,30308) ,  Li Alberto (Georgia Institute of Techonology,School of Electrical and Computer Engineering,Atlanta,GA,USA,30308) ,  Tao Qiuyang (Georgia Institute of Techonology,School of Electrical and Computer Engineering,Atlanta,GA,USA,30308) ,  Zhang Fumin (Georgia Institute of Techonology,School of Electrical and Computer Engineering,Atlanta,GA,USA,30308)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCA  ページ： 1130-1136  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： Georgia Tech Miniture Blimp(GT-MAB)は,外部モーションキャプチャシステムを活用することなく,屋内環境における方法ポイントをナビゲーションする位置確認アルゴリズムを必要とする。屋内の空中ロボットは,ナビゲーションのための位置決めまたは同時位置決めとマッピング(SLAM)アルゴリズムを使用するためのモーションキャプチャシステムを必要とすることが多い。GT-MAB位置決めのための提案戦略は,GT-MABのような重量制約プラットフォーム上の軽量センサを用いて達成できる。オンボード単眼RGBカメラにより収集したビデオを用いて,GT-MABの水平位置とヘッディングを予測するエンドツーエンド畳込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練した。他方,GT-MABの高さを飛行時間(ToF)単一ビームレーザセンサによる測定から見積もった。単眼カメラと単一ビームレーザセンサは,リアルタイムでGT-MABを局在化する位置確認アルゴリズムに十分であり,平均3D位置決め誤差を20cm未満にし,平均ヘッディング誤差は3度未満である。本提案の位置決め法の精度により,単純な比例積分微分コントローラを用いて,点ナビゲーションのためのGT-MABを制御することができる。追従点に関する実験結果を提供し,それは,特定の方法ポイントにナビゲーションを可能にする屋内ロボットの姿勢を推定するための一次位置確認法としてCNNの使用を実証した。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： アルゴリズム ,  制御装置 ,  ロボット ,  位置決め ,  微分 ,  *ヘッディング ,  録画装置 ,  エンドツーエンド方式 ,  屋内環境 ,  単眼 ,  センサ ,  三次元
準シソーラス用語： 単眼カメラ ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： ミニチュア ,  自律 ,  ナビゲーション ,  深層学習