文献

J-GLOBAL ID：202202211525857453   整理番号：22A0735358

画像ベース移動ロボットナビゲーションのための将来の画像予測の経験的研究【JST・京大機械翻訳】

Empirical study of future image prediction for image-based mobile robot navigation

著者 (2件)： Ishihara Yu (Graduate School of Science and Technology, Keio University, 3-14-1 Hiyoshi, Kohoku-ku, Yokohama 223-8522, Japan) ,  Takahashi Masaki (Department of System Design Engineering, Keio University, 3-14-1 Hiyoshi, Kohoku-ku, Yokohama 223-8522, Japan)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 150  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の画像ベースのロボットシステムは,ロボットを制御するために予測された将来の状態画像を使用する。したがって,将来の状態画像の予測精度はロボットの性能に影響する。画像を予測するために,ほとんどの以前の研究は,カメラが全シーンを捕捉し,環境が静的であると仮定する。しかし,実際のロボットアプリケーションでは,これらの仮定は常に保持されない。例えば,カメラを移動ロボットに取り付けると,その視点は時間から時間に変化する。本研究では,画像ベースナビゲーションアルゴリズムによって制御された画像予測モデルとロボットの挙動の間の関係を分析した。正面と全方向カメラを用いた移動ロボットナビゲーション実験により,画像予測モデルの能力を考察し,画像ベースナビゲーションアルゴリズムに適用したときのその性能を実証した。さらに,環境の動的変化に適応するために,カメラの天井への方向付けの有効性を検討した。これらの見解が動的環境における移動物体によって妨害されるので,ロバストナビゲーションは前面または床に向けて指向したカメラからの画像を用いずに達成できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *ロボット ,  *航法 ,  *画像 ,  応用プログラム ,  方向 ,  有効性 ,  *移動ロボット ,  ロバスト性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  動的環境 ,  全方向 ,  ロボットシステム ,  *移動ロボットナビゲーション ,  動的変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 全方位カメラ ,  動作条件画像予測 ,  移動ロボット

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 移動ロボットナビゲーション ,  予測 ,  経験 ,  研究