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J-GLOBAL ID：202202262964728136   整理番号：22A1088314

マイクロ航空機における姿勢推定のための特徴マッチングと深層学習モデル【JST・京大機械翻訳】

Feature Matching and Deep Learning Models for Attitude Estimation on a Micro-Aerial Vehicle

著者 (5件)： Chumuang Narumol (Muban Chombueng Rajabhat University,Department of Digital Media Technology,Thailand) ,  Farooq Adil (University of Cyprus,Department of Electrical and Computer Engineering,Nicosia,Cyprus) ,  Irfan Muhammad (International Islamic University,Department of Electrical Engineering,Islamabad,Pakistan) ,  Aziz Sumair (University of Engineering and Technology,Department of Electronics Engineering,Taxila,Pakistan) ,  Qureshi Moomal (Univ Lyon, CNRS, INSA-Lyon, Universite ́ Claude Bernard Lyon 1,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCI  ページ： 1-6  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： 今日のデジタル時代において,サイバー攻撃の非破壊的および非破壊的方法が,特にロボット応用に対して利用されている。このために,特にサイバーネットにおける人工知能は重要な役割を果たす。本研究では,深層学習アプローチに基づくそのような問題に取り組むために,異なるニューラルネットワークモデルを提案した。さらに,連続フレームにおける持続的特徴を同定するために,公的に利用可能なEuRoCデータセットに特徴マッチングアルゴリズムを適用した。200Hzで記録された慣性測定ユニット(IMU),ジャイロスコープ,および加速度計データを用いて,マイクロ航空機(MAV)の飛行経路を推定した。比較のために各時間ステップで四元数の予測に適応フィルタを用いた。2つの深層学習モデル,畳込みニューラルネットワーク(CNN)と再電流ニューラルネットワーク(RNN)を,適応Madgwickのアルゴリズムの代替として,そして,あらゆる時間ステップでMAVの空間方向の推定のために実行して,結果を計算した。また,Madgwickのアルゴリズムを用いて観測された既存の結果と比較して,RNNモデルに対するベンチマークを行った。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： *アルゴリズム ,  電流 ,  ロボット ,  加速度計 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  ジャイロスコープ ,  四元数 ,  ベンチマーク ,  適応フィルタ ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *姿勢推定 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクロ航空機 ,  姿勢推定 ,  特徴マッチング ,  深層学習 ,  モデル