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J-GLOBAL ID：202102280081873758   整理番号：21A0580340

確率スキームに基づく衝突グリッドマップを用いた畳込みニューラルネットワークへの衝突状況の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Collision Situation to Convolutional Neural Network Using Collision Grid Map Based on Probability Scheme

著者 (2件)： Jo Jun Hyeong ,  Moon Chang-bae
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 2  ページ： 617  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  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： 本論文では,バーン環境におけるマニピュレータのウシとエンドエフェクタの間の衝突を予測するために,3dポイントクラウドデータを用いて衝突グリッドマップ(CGM)を提案した。3Dポイントクラウドデータにおけるx-y平面と深さzデータを用いたGenerated Collision Grid Mapを,衝突状況を予測するために畳込みニューラルネットワークに適用した。3d点雲データを畳込みニューラルネットワークに適用するとき,異なる次数の発生する物質で効率的に学習されない置換問題の不変量がある。衝突グリッドマップは確率法に基づく点雲データによって生成される。衝突グリッドマップ方式は2チャネルから成る。最初のチャネルは,x-y平面における位置データによって構成した。2番目のチャネルはz方向の深さデータから成る。3Dポイントクラウドをバーン環境において測定し,衝突グリッドマップを作成した。次に,発生した衝突グリッドマップを,ウシとの衝突を予測するために畳込みニューラルネットワークに適用した。実験結果は,提案した方式がバーン環境において信頼できてロバストであることを示した。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： マニピュレータ ,  確率論 ,  不変量 ,  *三次元 ,  チャネル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 点群データ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 3d点雲 ,  分類 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (28件)：

• Banhazi, T.M.; Babinszky, L.; Halas, V.; Tscharke, M. Precision livestock farming: Precision feeding technologies and sustainable livestock production. Int. J. Agric. Biol. Eng. 2012, 5, 54-61.
• Lehmann, R.J.; Reiche, R.; Schiefer, G. Future internet and the agri-food sector: State-of-the-art in literature and research. Comput. Electron. Agric. 2012, 89, 158-174.
• Barbaros, F.; Gül, A.; Harmancİoğlu, N. An Earth observation assisted tool for irrigation water management. Fresenius Environ. Bull. 2013, 22, 705-713.
• Mutchek, M.A.; Williams, E.D. Design space characterization for meeting cost and carbon reduction goals: Smart irrigation controllers in the southwestern United States. J. Ind. Ecol. 2010, 14, 727-739.
• Chen, J.H.; Song, K.T. Collision-Free Motion Planning for Human-Robot Collaborative Safety under Cartesian Constraint. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Brisbane, QLD, Australia, 21-25 May 2018.

タイトルに関連する用語 (8件)： 確率 ,  スキーム ,  衝突 ,  グリッド ,  マップ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  状況 ,  学習