論文の概要: The Composite Visual-Laser Navigation Method Applied in Indoor Poultry Farming Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08431v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 10:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:18:03.362964
• Title: The Composite Visual-Laser Navigation Method Applied in Indoor Poultry Farming Environments
• Title（参考訳）: 屋内養殖環境における複合型ビジュアルレーザーナビゲーション法
• Authors: Jiafan Lu, Dongcheng Hu, Yitian Ye, Anqi Liu, Zixian Zhang, Xin Peng,
• Abstract要約: 室内の養鶏場は、正確な環境管理を維持するために検査ロボットを必要とする。 単一のセンサーに依存する従来のナビゲーション手法は、そのような環境では性能が良くないことが多い。 本稿では,レーザーと視覚の両方を統合した新しい複合ナビゲーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.547688541394296
• License:
• Abstract: Indoor poultry farms require inspection robots to maintain precise environmental control, which is crucial for preventing the rapid spread of disease and large-scale bird mortality. However, the complex conditions within these facilities, characterized by areas of intense illumination and water accumulation, pose significant challenges. Traditional navigation methods that rely on a single sensor often perform poorly in such environments, resulting in issues like laser drift and inaccuracies in visual navigation line extraction. To overcome these limitations, we propose a novel composite navigation method that integrates both laser and vision technologies. This approach dynamically computes a fused yaw angle based on the real-time reliability of each sensor modality, thereby eliminating the need for physical navigation lines. Experimental validation in actual poultry house environments demonstrates that our method not only resolves the inherent drawbacks of single-sensor systems, but also significantly enhances navigation precision and operational efficiency. As such, it presents a promising solution for improving the performance of inspection robots in complex indoor poultry farming settings.
• Abstract（参考訳）: 室内の養鶏場では、環境管理の精度を維持するために検査ロボットを必要としており、これは病気の急速な拡散や大規模な鳥類の死亡を防ぐのに不可欠である。 しかし、これらの施設内の複雑な環境は、激しい照明と水の蓄積が特徴であり、大きな課題となっている。 単一のセンサーに依存する従来のナビゲーション手法は、そのような環境では性能が悪く、結果としてレーザードリフトや視覚ナビゲーションライン抽出の不正確さといった問題が発生する。 これらの制約を克服するために,レーザーと視覚の両方を統合した新しい複合ナビゲーション手法を提案する。 このアプローチは,各センサモードのリアルタイム信頼性に基づいて融解ヨー角を動的に計算することにより,物理ナビゲーションラインの必要性を解消する。 実際の養鶏場環境における実験的な検証により,本手法は単一センサシステム固有の欠点を解消するだけでなく,ナビゲーション精度と操作効率を大幅に向上させることが示された。 そこで,複雑な屋内養殖環境下での検査ロボットの性能向上に期待できるソリューションを提案する。

関連論文リスト

• Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments [0.0]
  本稿では,DJI行列100のための非線形モデル予測制御(NMPC)フレームワークを提案する。 このフレームワークは様々なトラジェクトリタイプをサポートし、厳密な操作の精度を制御するためにペナルティベースのコスト関数を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:50:19Z)
• RETINA: a hardware-in-the-loop optical facility with reduced optical aberrations [0.0]
  視覚に基づくナビゲーションアルゴリズムは、低コストで汎用的なセンサーで軌道上の宇宙船の状態を決定する効果的な解決策として自らを確立している。 実験室で軌道環境をエミュレートするために、専用のシミュレーションフレームワークを開発する必要がある。 本稿では,RETINAと呼ばれる低収差光学設備の設計について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T11:26:37Z)
• Optimizing Contrail Detection: A Deep Learning Approach with EfficientNet-b4 Encoding [3.106927445586204]
  航空業界は、生態系のフットプリントを最小限に抑えるという課題に直面している。 主要な解決策の1つは、航空機の排気によって発生する直線的な氷結晶雲をターゲットとした避妊である。 本稿では,特徴抽出に効率的なネット-b4エンコーダを用いた革新的な深層学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T00:21:06Z)
• Floor extraction and door detection for visually impaired guidance [78.94595951597344]
  未知の環境で障害物のない経路を見つけることは、視覚障害者や自律ロボットにとって大きなナビゲーション問題である。 コンピュータビジョンシステムに基づく新しいデバイスは、障害のある人が安全な環境で未知の環境でナビゲートすることの難しさを克服するのに役立つ。 本研究では,視覚障害者のためのナビゲーションシステムの構築につながるセンサとアルゴリズムの組み合わせを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:38:43Z)
• Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems [56.838297900091426]
  スモークとダストは、搭載された知覚システムに依存するため、あらゆる移動ロボットプラットフォームの性能に影響を与える。 本稿では,重みと空間情報に基づく新しいモジュラー計算フィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T16:48:57Z)
• Visual-tactile sensing for Real-time liquid Volume Estimation in Grasping [58.50342759993186]
  変形性容器内の液体をリアルタイムに推定するためのビジュオ触覚モデルを提案する。 我々は、RGBカメラからの生の視覚入力と、特定の触覚センサーからの触覚手がかりの2つの感覚モードを融合する。 ロボットシステムは、推定モデルに基づいて、リアルタイムで適切に制御され、調整される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T13:38:31Z)
• Vision in adverse weather: Augmentation using CycleGANs with various object detectors for robust perception in autonomous racing [70.16043883381677]
  自律レースでは、天気は突然変化し、認識が著しく低下し、非効率な操作が引き起こされる。 悪天候の検知を改善するために、ディープラーニングベースのモデルは通常、そのような状況下でキャプチャされた広範なデータセットを必要とする。 本稿では,5つの最先端検出器のうち4つの性能向上を図るために,自動レース(CycleGANを用いた)における合成悪条件データセットを用いた手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T10:02:40Z)
• Learning High-Speed Flight in the Wild [101.33104268902208]
  複雑な自然環境や人工環境を高速で自律的に飛行するエンド・ツー・エンドのアプローチを提案する。 鍵となる原理は、雑音の知覚観測を直接、後退水平方向に無衝突軌道にマッピングすることである。 現実的なセンサノイズをシミュレートすることにより,シミュレーションから現実環境へのゼロショット転送を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T09:43:11Z)
• Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor aerial navigation [4.26712082692017]
  本研究では,生物にインスパイアされた深層学習アルゴリズムによる同時位置決めとマッピング(SLAM)とそのドローンナビゲーションシステムへの応用について述べる。 本稿では,低次元潜在状態記述子を出力し,知覚的エイリアスに対する感度を軽減し,高効率な組込みハードウェアの開発を行う教師なし表現学習手法を提案する。 設計したアルゴリズムは,室内の倉庫環境において収集されたデータセットに基づいて評価され,最初の結果はロバストな屋内航法の実現可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T08:42:38Z)
• Complex-valued Convolutional Neural Networks for Enhanced Radar Signal Denoising and Interference Mitigation [73.0103413636673]
  本稿では,レーダセンサ間の相互干渉問題に対処するために,複合価値畳み込みニューラルネットワーク(CVCNN)を提案する。 CVCNNはデータ効率を高め、ネットワークトレーニングを高速化し、干渉除去時の位相情報の保存を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T10:06:29Z)
• Evolved Neuromorphic Control for High Speed Divergence-based Landings of MAVs [0.0]
  小型航空機の着陸制御のためのスパイクニューラルネットワークを開発した。 得られたニューロモルフィックコントローラは,シミュレーションから実世界への堅牢な移動を示す。 私たちの知る限りでは、この研究は現実世界の飛行ロボットの制御ループにスパイクするニューラルネットワークを統合する最初のものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T10:19:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。