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J-GLOBAL ID：202102260727509235   整理番号：21A0152078

屋内環境における自律移動ロボットナビゲーション:マッピング,位置決めおよび計画【JST・京大機械翻訳】

Autonomous Mobile Robot Navigation in Indoor Environments: Mapping, Localization, and Planning

著者 (3件)： Noh Samyeul (Electronics and Telecommunications Research Institute,Autonomous IoT Research Laboratory,Daejeon,South Korea,34129) ,  Park Jiyoung (Electronics and Telecommunications Research Institute,Affective Interaction Research Laboratory,Daejeon,South Korea,34129) ,  Park Junhee (Electronics and Telecommunications Research Institute,Smart ICT Convergence Research Department,Daejeon,South Korea,34129)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICTC  ページ： 908-913  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： スクラッチから自律型屋内移動ロボットナビゲーションシステムを開発することは非常に難しく,長時間を要する。それは,与えられたセンサ入力,自律ナビゲーションに必要なすべての情報の計算,および運動に必要なアクチュエータの制御のような,一連の複雑なタスクを必要とする。本論文では,ロボット操作システムによって提供されるオープンソースに基づいて,屋内移動ロボットのための自律ナビゲーションシステムを紹介した。提案システムは,静的あるいは動的物体との衝突を回避する非構造化屋内環境を自律的にナビゲーションできる。この目的のために,このシステムは,マッピング,位置決め,および計画の3つの主なモジュールから成る。マッピングモジュールは,レーザスキャナデータに基づく同時位置決めとマッピングアルゴリズムによって,未知環境に対する大域的マップを構築する。位置決めモジュールは,適応モンテカルロ位置決めアプローチによって,予め構築したマップ内の移動ロボットの姿勢を推定する。計画モジュールは,衝突回避のためのローカルコストマップを構築し,コストマップに基づく目標姿勢に達するために衝突フリー軌道を生成し,軌道を追跡するための制御コマンドを生成する。提案システムを,Gazboシミュレータで構築したシミュレーション環境だけでなく,Jackal移動ロボットを利用した実際の環境においても試験し,衝突回避を含む自律ナビゲーションの性能を検証した。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： モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  シミュレータ ,  *ロボット ,  位置決め ,  *屋内環境 ,  レーザスキャナ ,  *移動ロボット ,  衝突回避
準シソーラス用語： 自律性 ,  未知環境 ,  オープンソース ,  ナビゲーションシステム ,  *移動ロボットナビゲーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 屋内環境 ,  自律 ,  移動ロボットナビゲーション ,  マッピング ,  計画