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J-GLOBAL ID：202202282111494507   整理番号：22A0457638

屋内移動ロボットのための深い弱監視位置決め【JST・京大機械翻訳】

Deep Weakly Supervised Positioning for Indoor Mobile Robots

著者 (5件)： Wang Ruoyu (New York University, Brooklyn, NY, USA) ,  Xu Xuchu (New York University, Brooklyn, NY, USA) ,  Ding Li (University of Rochester, Rochester, NY, USA) ,  Huang Yang (University of California, Berkeley, CA, USA) ,  Feng Chen (New York University, Brooklyn, NY, USA)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 1206-1213  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： PoseNetは,ロボット工学において魅力的である,その位置に対して写真を写像できる。しかし,訓練PoseNetは完全な監督を必要とし,そこでは,地上の真実位置が入手できない。各観測の地上真実位置を知ることなくPoseNetを訓練した。制約に基づく弱いスーパービジョンにより,提案フレームワーク:深いGPSを導くことが可能であることを示した。特に,PoseNet出力間の制約としてランダム直線セグメントと共にロボットによって移動する車輪エンコーダ推定距離を用いて,深いGPSは屋内ロボット位置決めに対して2%以下の相対位置決め誤差を達成できる。さらに,訓練深GPSは,ほとんど人間の出席のない自動キャリブレーションとして行うことができ,これは,通常,慎重な専門家レベルの手動キャリブレーションを必要とする,その競合する方法より魅力的である。屋内移動ロボットにおける深層GPSの一般的適用性,有効性,および精度を実証するために,シミュレーションおよび実データセットに関する様々な実験を行い,そのロバスト性の包括的解析を行った。著者らのコードは,https://ai4ce.github.io/DeepGPS/で有効である。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： *ロボット ,  位置決め ,  適応性 ,  符号器 ,  深層 ,  有効性 ,  *移動ロボット ,  GPS ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  スーパービジョン ,  自動キャリブレーション ,  位置決め誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (2件)： 屋内 ,  ロボット