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J-GLOBAL ID：202202251958059945   整理番号：22A1043769

無人航空機のための単眼画像からの物体深さ測定とフィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Object Depth Measurement and Filtering from Monocular Images for Unmanned Aerial Vehicles

著者 (4件)： Zhang Chuanqi (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 210016 Nanjing, People’s Republic of China) ,  Cao Yunfeng (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 210016 Nanjing, People’s Republic of China) ,  Ding Meng (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 210016 Nanjing, People’s Republic of China) ,  Li Xu (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 210016 Nanjing, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Aerospace Information Systems  (Journal of Aerospace Information Systems)
巻： 19  号： 3  ページ： 214-223  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5673A  ISSN： 2327-3097  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 低高度小型固定翼無人機(UAV)の飛行安全性は,建物のような障害物によってしばしば脅かされる。これは,UAVsが先の物体の深さを自律的に測定する能力を持つことを必要とする。しかし,マルチビュー幾何学と手作業特徴に基づく既存の深さ測定法は,まだ,精度と場面適合性に問題がある。本論文では,単眼画像を用いたUAVの物体深さ測定およびフィルタリング法を提案した。最初に,特徴点の画素位置の代わりに特徴点間のラインセグメントの長さを用いて,オブジェクト深さを解決し,特徴マッチング誤差の悪影響を低減した。一方,UAVプラットフォームに順応するために,高さと姿勢変化をモデリング過程において考慮した。さらに,画像シーケンスに対応するオブジェクト深さ値のシーケンスを,振動を減らすために拡張Kalmanフィルタによってフィルタリングした。全方式の有効性を,視覚シミュレーションによって検証した。結果は,提案方法がマルチビュー幾何学に基づく他の深さ測定方法より良い精度を達成することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  視覚 ,  シミュレーション ,  *フィルタリング ,  精度 ,  適応性 ,  *画像 ,  画素 ,  *無人機 ,  Kalmanフィルタ ,  *単眼 ,  マッチング
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  画像列 ,  特徴点 ,  特徴マッチング ,  姿勢変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 航空機  (QK06000K) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無人航空機 ,  単眼 ,  物体 ,  フィルタリング