抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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水中電池再充電システムの開発を目的として,ステレオビジョンベースの視覚サーボと3Dマーカを用いた水中ロボットの自動ドッキングを研究してきている。ドッキング機能は,電池再充電だけでなく,情報伝送のような他の先進アプリケーションに対しても重要な役割を果たすと思われる。ステレオビジョンベースの3D姿勢(位置と方向)実時間測定システムから成る提案システムの実用性を検証するために,光ドッキングシステムを提案し,実際の海上実験を行なった。しかし,提案されたシステムは,刻々と変化する自然光環境で認識方法が3Dマーカーを失ったため,夕暮れや混濁した環境でのドッキング操作に失敗することがああった。本論文では,照明変化に対するロバスト性を改善するための新しい適合度関数を提案した。ロバスト性を改善するために,まず,照明と混濁品種における水中機の実時間3D姿勢における推定の困難さを克服するために,色(HSV)と輝度評価から成る適合度関数を提案した。第2に,モデルのすべてのカラーボールがカメラ画像の実際の3Dマーカーと重なる場合に評価値を増やすヒューリスティックルールを追加することにより,適合度関数を変更して感度を向上させている。このアプローチにより,ドッキングシステムを,刻々と変化する自然光環境に適用して,ドッキング操作の成功率を高めることができる。第3に,変化する照明環境に適応する提案した適合度関数の有効性を屋外プール環境で確認した。最後に,提案されたドッキングシステムは,実際の海で昼間から日没まで照明条件が変化する混濁環境で,繰り返しドッキング実験を成功させることにより,照明環境の種類に対してロバストであることが確認されている。(翻訳著者抄録)