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J-GLOBAL ID：202102260352967692   整理番号：21A2456947

移動ロボットによる位置シーン認識のための屋内-屋外混合特徴を持つカテゴリーマップに基づくベンチマークデータセット【JST・京大機械翻訳】

Benchmark Dataset Based on Category Maps with Indoor-Outdoor Mixed Features for Positional Scene Recognition by a Mobile Robot

著者 (4件)： Madokoro Hirokazu (Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University, Yurihonjo City 015-0055, Japan) ,  Woo Hanwool (Institute of Engineering Innovation, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Nix Stephanie (Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University, Yurihonjo City 015-0055, Japan) ,  Sato Kazuhito (Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University, Yurihonjo City 015-0055, Japan)
資料名： Robotics (Web)  (Robotics (Web))
巻： 9  号： 2  ページ： 40  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7273A  ISSN： 2218-6581  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： 本研究では,屋内屋外視覚特徴を同時に含むオリジナルベンチマークデータセットを開発した。画像に関連する屋内視覚情報は,時間,天候,季節によって極端に変化する程度に屋外特徴を含む。透明ガラス壁に囲まれた屋内環境および3季節の2方向に対する窓で392m経路に沿って移動する移動ロボットに搭載した広視野(FOV)カメラを用いて時系列シーン画像を得た。本研究では,ロボットが人々と共存する実際の環境における人間のオクルージョンに対してロバストである視覚ランドマークを抽出し,特徴付け,認識するための統一法を提案した。著者らの方法を用いて,著者らは,固定間隔を有する64ゾーンまで分割されたシーンを認識するための評価実験を行った。データセットを用いて実験的に得られた結果は,メタパラメータ最適化の性能と特性,カテゴリマップへのマッピング特性,および認識精度を明らかにした。さらに,カテゴリマップを用いてシーン画像間の類似性を可視化した。また,マッピング重みから得られたクラスタ境界を同定した。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： カメラ ,  視覚 ,  *ロボット ,  可視化 ,  クラスタ ,  屋内環境 ,  *移動ロボット ,  *ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 視覚情報 ,  評価実験 ,  広視野 ,  天候 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 逆伝搬ネットワーク ,  ヒト検出 ,  移動ロボット ,  部品ベースの特徴 ,  顕著性マップ ,  シーン認識 ,  自己組織化マップ ,  Uマトリックス ,  視覚ランドマーク

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (60件)：

• Alsamhi, S.H.; Ma, O.; Ansari, M.S. Survey on Artificial Intelligence Based Techniques for Emerging Robotic Communication. Telecommun Syst. 2019, 72, 483-503.
• Vanzo, A.; Riccio, F.; Sharf, M.; Mirabella, V.; Catarci, T.; Nardi, D. Who is Willing to Help Robots? A User Study on Collaboration Attitude. Int. J. Soc. Robot. 2019, 12, 589-598.
• Do, H.M.; Pham, M.; Sheng, W.; Yang, D.; Liu, M. RiSH: A Robot-Integrated Smart Home for Elderly Care. Robot. Auton. Syst. 2019, 101, 74-92.
• Talbot, B.; Lam, O.; Schulz, R.; Dayoub, F.; Upcroft, B.; Wyeth, G. Find My Office: Navigating Real Space From Semantic Descriptions. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Stockholm, Sweden, 16-21 May 2016.
• Khaliq, A.A.; Pecora, F.; Saffiotti, A. Children Playing with Robots Using Stigmergy on a Smart Floor. In Proceedings of the IEEE International Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress, Toulouse, France, 18-21 July 2016.

タイトルに関連する用語 (9件)： 移動ロボット ,  シーン認識 ,  屋内 ,  屋外 ,  混合特徴 ,  カテゴリー ,  マップ ,  ベンチマーク ,  データセット