抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
衝突検出は無人機(UAV)のための最も挑戦的なタスクの1つである。これは,それらの限られた計算力のため,小型またはマイクロUAVに対して特に真実である。自然において,コンパクトで単純な視覚システムを有する飛翔昆虫は,複雑な環境における衝突をナビゲートし,回避するそれらの顕著な能力を示す。これの良い例は,バッタによって提供される。それらは,Lobula Giant Movement Detector(LGMD)と呼ばれる動きベースの視覚ニューロンの活動を通して,密なスウォームにおける衝突を避けることができる。LGMDニューロンの定義特徴は,ローミングに対する選好性である。飛行昆虫の視覚ニューロンとして,LGMDは,UAVの衝突検出システムを構築するための理想的な基礎であると考えられる。しかしながら,既存のLGMDモデルは,UAVアジャイルフライトによって引き起こされる複雑な背景運動のような他の視覚キューから,明らかにローミングを区別できない。この問題に取り組むために,著者らは,分布空間-時間シナプス相互作用を実行する新しいモデルを提案し,それは,イナゴのシナプス形態における最近の知見によって触発された。最初に,局所分布励起を導入して,好ましい速度による視覚運動に起因する励起を強化した。次に,抑制のための時間的待ち時間を放射状に拡張し,分布励起と競合し,非優先視覚運動を選択的に抑制した。UAVアジャイル飛行に対する提案モデルの性能を検証するために,系統的な実験を行った。結果は,この新モデルが,複雑な飛行場面において,かなり,ローミング選択性を強化して,小型またはマイクロUAVsのための埋込み衝突検出システムに実装される可能性があることを実証した。【JST・京大機械翻訳】
