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J-GLOBAL ID：202202237777056995   整理番号：22A0477448

スマート工場における自律誘導車両のための精密スキャンマッチングベース位置決め法【JST・京大機械翻訳】

A precise scan matching based localization method for an autonomously guided vehicle in smart factories

著者 (3件)： Yilmaz Abdurrahman (Istanbul Technical University, Control and Automation Engineering Department 34469 Maslak, Istanbul, Turkey) ,  Sumer Ecem (Istanbul Technical University, Control and Automation Engineering Department 34469 Maslak, Istanbul, Turkey) ,  Temeltas Hakan (Istanbul Technical University, Control and Automation Engineering Department 34469 Maslak, Istanbul, Turkey)
資料名： Robotics and Computer-Integrated Manufacturing  (Robotics and Computer-Integrated Manufacturing)
巻： 75  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0987A  ISSN： 0736-5845  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業標準における正確な局所化と自律ドッキングは,エンドユーザ指向生産焦点を持つスマート工場を確立し,そのような工場のロジスティックスにおいて完全自律車両を運転するために取り扱うための主要な問題である。したがって,本論文では,アフィン反復最密点(ICP)法を利用する正確な位置決めアルゴリズムを,生産システムにおけるロジスティックアプリケーションのために提案する。古典的ICPでは,最小二乗基準と点対点計量を採用した。しかし,雑音および/または異常値に対するロバスト性を提供するために,相関エントロピー(相関エントロピー)基準を用いた。さらに,アフィン変換を利用して,開発したアルゴリズムの柔軟性を増加して,ポイントツーラインメトリックを用いて姿勢推定をより速く実行した。開発したアルゴリズムは,スマート工場におけるロジスティックアプリケーションに適し,工業規格の目標に到達する。他方,この方法はいくつかの屋外応用,例えば自律車両の駐車問題にも使用できる。この方法を用いて達成された改善と性能利得を,9つの別々の実世界事例で実証した。現場試験において,ITU-AGV,ロボットオペレーティングシステム(ROS)-可能差動駆動移動ロボットプラットフォームを配備した。達成された結果は,サブセンシメータ精度の目標にロジスティックスで使用される車両をドッキングできることを証明した。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： アルゴリズム ,  エントロピー ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  規格 ,  生産システム ,  *ロジスティックス ,  駐車 ,  ドッキング ,  利得 ,  異常値 ,  ロバスト性 ,  アフィン変換
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  ロボットプラットフォーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自律誘導車両 ,  スマート工場 ,  精密位置決め ,  反復最近接点 ,  ドッキング操作 ,  アフィンレジストレーション

分類 (1件)： 生産工学一般  (KB01000U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 工場 ,  自律 ,  誘導 ,  精密 ,  スキャンマッチング ,  位置決め法