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J-GLOBAL ID：202202289433610462   整理番号：22A0482976

近距離航空戦闘における操縦決定のための視覚ベース3D空中ターゲット検出と追跡【JST・京大機械翻訳】

Vision-Based 3D Aerial Target Detection and Tracking for Maneuver Decision in Close-Range Air Combat

著者 (7件)： Zhong Leisheng (Naval Research Institute, Shanghai, China) ,  Zhao Leiming (Naval Research Institute, Shanghai, China) ,  Ding Chencong (Naval Research Institute, Shanghai, China) ,  Ge Xueshi (Naval Research Institute, Shanghai, China) ,  Chen Jialin (Naval Research Institute, Shanghai, China) ,  Zhang Yu (School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Li (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 4157-4168  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 近距離空気戦闘における自動操縦決定は,3D空中空間の状況認識に依存する。最適決定は,目標航空機の3D状態(例えば3D位置,方向および速度)が正確に提供されるときのみにできた。著者らの側面における航空機の状態とともに,最適操作決定は,状況優位性を最大化または深い強化学習を利用することによって作ることができた。他方,視覚ベースの3Dセンシング法は,レーダと他のセンサがそのような短距離でひどく動作するので,近距離空気戦闘におけるターゲット航空機の3D状態を獲得するのに理想的である。本論文では,近距離空気戦闘における視覚ベース操作決定のための新しいパイプラインを提案した。提案したパイプラインは3つの主なモジュールを含む:Augmented Autoencoderに基づく3Dターゲット検出,セグメンテーションと最適化に基づく3Dターゲット追跡,および利点最大化とディープQネットワーク(DQN)に基づく操作決定。提案方法は,高速移動,クラウドからのオクルージョンなどの空気戦闘環境における困難を効果的に取り扱う,そして,著者らの方式が,複雑な環境における目標航空機をロバストに検出して,追跡することができ,そしてそれは,操作決定のための強い事前を提供し,そして,短距離空気戦闘の勝利率を著しく改良するのを助けることを示した。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： 最適化 ,  *視覚 ,  レーダ ,  *航空輸送 ,  航空機 ,  セグメンテーション ,  ネットワーク ,  自動操縦 ,  センサ ,  *三次元 ,  ロバスト性 ,  強化学習 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 状況認識 ,  ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 近距離 ,  航空 ,  戦闘 ,  操縦 ,  視覚 ,  3D ,  ターゲット検出 ,  追跡