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J-GLOBAL ID：201602284567545645   整理番号：16A0695090

神経形態学的視覚センサを用いた追跡と後の実時間ロボット【Powered by NICT】

Real-time robot tracking and following with neuromorphic vision sensor

著者 (5件)： Mishra Abhishek (Singapore Institute for Neurotechnology (SINAPSE), National University of Singapore (NUS), Singapore) ,  Ghosh Rohan (Singapore Institute for Neurotechnology (SINAPSE), National University of Singapore (NUS), Singapore) ,  Goyal Ashish (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology, Bombay, India) ,  Thakor Nitish V. (Singapore Institute of Neurotechnology (SINAPSE), Singapore) ,  Kukreja Sunil L. (Neuromorphic Engineering and Robotics at the Singapore Institute for Neurotechnology (SINAPSE), National University of Singapore (NUS), Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BioRob  ページ： 13-18  発行年： 2016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： 本論文では,神経形態学的視覚センサを用いたロボット運動追跡および追従の問題を考察した。リーダ-フォロワパラダイムにおける問題を定式化した。追従ロボットの目的は,シーンの実時間動きセグメンテーションを行い,リーダーロボットを追跡することである。移動ロボットに搭載した神経形態学的視覚センサを用いた動きセグメンテーションは,プラットフォームの運動(自己運動)によって作られた事象のために困難な課題である。トラッキングのための現在の方法は,センサ自己運動においてよく機能または追跡される物体に関する事前知識を必要としない。これらの制限に対処するために,著者らは神経形態学的センサとそれに続く分類法によるクラスタ化空間-時間事象に基づくアルゴリズムを設計した。この技術は既存の集合の距離変換に基づいている。クラスタリング後,二成分クラスラベルはそれぞれに帰属される(1)または(2)移動物体。分類器は,適切なクラスラベルを決定するためにクラスタのイベント率を用いた。提案した技術は,神経形態学的視覚センサを利用する集団的インテリジェント多足ロボットの創出にとって重要なモジュールを形成する。提案アルゴリズムの有用性およびロバスト性を二台の6足作業ロボット上に実装されたリアルタイムオンラインシステムであることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 移動ロボット ,  *視覚センサ ,  移動体 ,  クラスタ化 ,  *センサ ,  *ロボット ,  *モルフォロジー ,  クラスタ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 多脚ロボット ,  分類法 ,  自己運動 ,  動きセグメンテーション ,  *実時間 ,  *神経 , 【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)： 神経形態学 ,  視覚センサ ,  追跡 ,  実時間 ,  ロボット