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J-GLOBAL ID：202202224235791818   整理番号：22A0963543

未知環境における長距離ロボットマニピュレータのための確率的Camera-キネマティックモデルキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Camera-to-Kinematic Model Calibration for Long-Reach Robotic Manipulators in Unknown Environments

著者 (4件)： Makinen Petri (Tampere University,Automation Technology and Mechanical Engineering,Tampere,Finland) ,  Mustalahti Pauli (Tampere University,Automation Technology and Mechanical Engineering,Tampere,Finland) ,  Launis Sirpa (Rock Technologies and Drilling, Sandvik Mining and Construction Oy,Tampere,Finland) ,  Mattila Jouni (Tampere University,Automation Technology and Mechanical Engineering,Tampere,Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： AMC  ページ： 48-55  発行年： 2022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： 本論文では,未知環境における長距離マニピュレータに取り付けたカメラの外因性キャリブレーションのための方法論を提示した。この方法論は,確率的点集合登録に基づく粗いフレームアラインメントと微細マッチングから成る。粗いフレームアラインメントは,既知の初期姿勢に基づいており,そして,位置および方向データを利用するロバスト一般化点集合レジストレーションに基づく,微細マッチングステップにおいて支援する。位置データだけを利用する他の方法との比較を提供した。最初の6DOF点集合は,マニピュレータの先端近傍に取り付けたカメラで走行するSLAMアルゴリズムを用いて得られ,一方,2番目の点集合は運動学モデルと関節エンコーダを用いて得られる。リアルタイム実験と使用事例を示した。結果は,提案した方法論が応用に適し,マニピュレータの先端近くで得られた正確な視覚測定を必要とする操作において有用であることを示した。Copyright 2022 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： アラインメント ,  カメラ ,  視覚 ,  *マニピュレータ ,  符号器 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 点集合 ,  未知環境 ,  実時間 ,  長距離 ,  *ロボットマニピュレータ ,  運動学モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 未知環境 ,  長距離 ,  ロボットマニピュレータ ,  確率