ログイン
Language:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Terrain-Dependent Slip Risk Prediction for Planetary Exploration Rovers

http://hdl.handle.net/10228/00008282
http://hdl.handle.net/10228/00008282
01e3960e-5115-4fd2-8035-90e3a044025e
名前 / ファイル ライセンス アクション
sociorobo_25.pdf sociorobo_25.pdf (4.2 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-05-27
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Terrain-Dependent Slip Risk Prediction for Planetary Exploration Rovers
言語 en
言語
言語 eng
著者 Endo, Masafumi

× Endo, Masafumi

WEKO 30602

en Endo, Masafumi

Search repository
Endo, Shogo

× Endo, Shogo

WEKO 30603

en Endo, Shogo

Search repository
永岡, 健司

× 永岡, 健司

WEKO 30315
e-Rad_Researcher 60612520
Scopus著者ID 24537332200
ORCiD 0000-0003-2937-0964
九工大研究者情報 100001220

en Nagaoka, Kenji

ja 永岡, 健司

ja-Kana ナガオカ, ケンジ


Search repository
Yoshida, Kazuya

× Yoshida, Kazuya

WEKO 30605

en Yoshida, Kazuya

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Wheel slip prediction on rough terrain is crucial for secure, long-term operations of planetary exploration rovers. Although rough, unstructured terrain hampers mobility, prediction by modeling wheel–terrain interactions remains difficult owing to unclear terrain conditions and complexities of terramechanics models. This study proposes a vision-based approach with machine learning for predicting wheel slip risk by estimating the slope from 3D information and classifying terrain types from image information. It considers the slope estimation accuracy for risk prediction under sharp increases in wheel slip due to inclined ground. Experimental results obtained with a rover testbed on several terrain types validate this method.
言語 en
書誌情報 en : Robotica

巻 39, 号 10, p. 1883-1896, 発行日 2021-02-23
出版社
出版者 Cambridge University Press
言語 en
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1017/S0263574721000035
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 501
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10644005
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0263-5747
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1469-8668
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) The Author(s), 2021. Published by Cambridge University Press
キーワード
主題Scheme Other
主題 Planetary exploration rovers
キーワード
主題Scheme Other
主題 Machine learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Wheel slip prediction
キーワード
主題Scheme Other
主題 Exteroceptive sensing
キーワード
主題Scheme Other
主題 Slope estimation
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
連携ID
値 8867
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 13:15:29.064396
Show All versions

Share

Share
tweet

Cite as

Other

print

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX
  • ZIP

コミュニティ

確認

確認

確認


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3