ロボットビジョンナビゲーション制御のためのターゲット画像の認識と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Chen Muji

文献

J-GLOBAL ID：202202287526310246 整理番号：22A1170033

ロボットビジョンナビゲーション制御のためのターゲット画像の認識と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Recognition and Localization of Target Images for Robot Vision Navigation Control

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著者 (1件)：
資料名：
巻： 2022 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： U7791A ISSN： 1687-9600 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)

本論文は,移動ロボットのための視覚ナビゲーション制御システムに焦点を合わせて,ナビゲーションシステム経路追跡と位置確認技術のための目標画像とインテリジェントアルゴリズムを認識した。本論文では,移動ロボットの視覚ナビゲーション制御に基づくターゲット画像の認識と位置決めを検討した。ターゲット画像の認識と位置決めのための効率的なマーキングライン法を提案した。一方,円滑なフィルタリングと高効率のファジィ制御方式を設計して,ロボット操作の安定性を改善し,実現可能性を異なるシナリオで検証した。対応する画像取得システムを実験環境の特性に従って開発し,獲得した画像を前処理して補正グレースケール画像を得た。次に,ターゲット画像認識と線形フィッティングを行い,ターゲット画像位置決めを得た。このシステムは移動ロボットの角度と距離を計算し,実時間で目標画像をオフセットし,出力信号を調整し,移動ロボットを制御して経路追跡を実現した。実験の間のセンサデータと経路追跡アルゴリズム結果の比較は,経路追跡アルゴリズムが±1.5°の角度偏差で良い結果を達成することを示した。RANSACアルゴリズムの応用と改良Houghアルゴリズムを視覚ナビゲーション制御において解析して,目標画像の画像特性に基づく2つのナビゲーションライン検出アルゴリズムを視覚ナビゲーション制御における2つのアルゴリズムの短所のためにナビゲーションラインの光学検出領域で改良して,改良の前後のアルゴリズムを比較した。Copyright 2022 Muji Chen. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

引用文献 (20件)：

C. Sampedro, A. Rodriguez-Ramos, H. Bavle, A. Carrio, P. de la Puente, P. Campoy, "A fully-autonomous aerial robot for search and rescue applications in indoor environments using learning-based techniques," Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 95, no. 2, pp. 601-627, 2019.
S. Wang, F. Jiang, B. Zhang, R. Ma, Q. Hao, "Development of UAV-based target tracking and recognition systems," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 21, no. 8, pp. 3409-3422, 2019.
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A. Devo, G. Mezzetti, G. Costante, M. L. Fravolini, P. Valigi, "Towards generalization in target-driven visual navigation by using deep reinforcement learning," IEEE Transactions on Robotics, vol. 36, no. 5, pp. 1546-1561, 2020.
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