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J-GLOBAL ID：202202261069515776   整理番号：22A0104813

地球移動自動化のための深層学習ベースビジョン【JST・京大機械翻訳】

Deep-learning-based vision for earth-moving automation

著者 (3件)： Borngrund Carl (Lulea University of Technology, 97187 Lulea, Sweden) ,  Sandin Fredrik (Lulea University of Technology, 97187 Lulea, Sweden) ,  Bodin Ulf (Lulea University of Technology, 97187 Lulea, Sweden)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 133  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0491A  ISSN： 0926-5805  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球移動機械は,地球工事を含む建設工事のために設計された大型車である。そのような機械によって行われた作業は,典型的には,土壌,砂利,および爆風岩石のような材料との相互作用とナビゲーションを含む。熟練オペレータは,タスクを効率的に実行するために,視覚,音,触覚および運動フィードバックの組合せを使用する。この研究分野の文献を調査し,短サイクル負荷タスクのための深層学習ベースビジョンと自動化に焦点を当てた異なるセンサシステム様式の相対的重要性を分析した。これは自動化に魅力的である一般的で反復的なタスクである。解析は,コンピュータビジョンが,オンボードセンサと組み合わせて,座標ベースの位置決めより重要であることを示した。さらに,データ駆動手法は一般的に,自動化システムソリューションに関して生産性,適応性,汎用性および摩耗および引裂きに関して高い可能性を有することを見出した。同定された主な知識ギャップは,負荷および除荷中の非微細不均質材料およびナビゲーションの負荷に関連する。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： 視覚 ,  相互作用 ,  *自動化 ,  触覚 ,  オペレータ ,  繰返し荷重 ,  音響 ,  大型車 ,  *地球 ,  岩石 ,  建設工事 ,  爆風 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 熟達 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動化 ,  短サイクル負荷 ,  建設機械 ,  コンピュータビジョン ,  機械学習

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地球 ,  自動化 ,  深層学習 ,  ビジョン