文献

J-GLOBAL ID：202102290236137801   整理番号：21A0538267

マルチロボット組立におけるポイントクラウドに基づく大型キャビンの姿勢測定【JST・京大機械翻訳】

Pose Measurement of Large Cabin Based on Point Cloud in Multi-robot Assembly

著者 (4件)： Wang Zhe (Chinese Academy of Sciences,Institute of Automation,State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Beijing,China) ,  Liu Zhaoyang (Chinese Academy of Sciences,Institute of Automation,State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Beijing,China) ,  Fan Junfeng (Chinese Academy of Sciences,Institute of Automation,State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Beijing,China) ,  Jing Fengshui (Chinese Academy of Sciences,Institute of Automation,State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 1091-1096  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： 2つの大きなキャビンのマルチロボット組立のために,キャビンの姿勢測定が不可欠である。伝統的に,これはキャビンにターゲットまたはマーカーを設置することにより達成され,プロセスを非効率にする。これに対処するために,3D視覚センサによって容易に収集できる点雲に基づく姿勢測定方法を本論文で提案した。キャビンのシリンダモデルを,その幾何学に従って最初に確立した。キャビンのポイントクラウドは,RANSACモデルフィッティングを用いてポイントクラウドシーンからセグメント化した。次に,2つのキャビン間の相対姿勢を,セグメント化ポイントクラウドとモデル係数を用いて計算することができた。提案手法が大型キャビンの姿勢測定に対して正確でロバストであることを実験で実証した。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： 幾何学 ,  *セグメンテーション ,  シリンダ ,  キャビン ,  三次元 ,  ロバスト性 ,  視覚センサ
準シソーラス用語： モデルあてはめ ,  RANSAC ,  *ロボット組立 , 【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 (7件)： マルチ ,  ロボット組立 ,  ポイント ,  クラウド ,  大型 ,  キャビン ,  姿勢