Multisensor Fusion(다중 센서 융합)란 무엇입니까?
Multisensor Fusion 다중 센서 융합 - Accurate and robust calibration is crucial to a multisensor fusion-based system. [1] Multisensor fusion-based road segmentation plays an important role in the intelligent driving system since it provides a drivable area. [2] The improvements of UAS in monitoring crop biomass in recent years are introduced, and multisensor fusion, multi-index fusion, the consideration of features not directly related to monitoring biomass, the adoption of advanced algorithms and the use of low-cost sensors are reviewed to highlight the potential for monitoring crop biomass with UAS. [3] The position and orientation of the radar must be known in order to transform the detections from the radar coordinate system to a vehicle coordinate system (VCS), which is a common requirement for multisensor fusion. [4] The UAV and UGV are teamed such that the localization of the UAV is conducted on the UGV via the multisensor fusion of a fisheye camera, 3-D light detection and ranging, ranging radio, and a laser altimeter. [5] The perception system of unmanned vehicles has developed rapidly in recent years, but in the process of multisensor fusion, a certain sensor's perception error often occurs which causes great errors in the perception results of the entire multi-sensor system and is harmful to human life and property. [6] For improving the automation degree of PTL robots, current problems of key techniques, such as multisensor fusion and the establishment of datasets, are discussed and the prospect of inspection robots is presented. [7] In order to solve this problem, the solution proposed in this paper adopts multi-sensor data fusion technology, uses laser scanners and depth cameras to detect pedestrians, and establishes a pedestrian motion model to realize human body recognition and motion prediction based on multisensor fusion. [8] The performance of existing methods for multisensor fusion are severely affected by the lack of significant amount of labeled data. [9] Multisensor fusion is required for precise defect characterization. [10] A multisensor fusion between Kinect camera and inertial sensors was developed to animate a 3-D avatar during rehabilitation and to estimate kinematic data of different joints for clinical monitoring. [11] By modeling attacks as signals added to measurements with a certain probability, the attack model has been presented and incorporated into the existing process and measurement equations of ground vehicle pose estimation based on multisensor fusion. [12] Target detection, target recognition, and multisensor fusion are analyzed in the optimized part of sensor results. [13] Multisensor fusion-based approaches are usually used to improve detection performance. [14] Finally, we present emerging opportunities to address the relatively coarse resolution of ABI observations through multisensor fusion to resolve landscape heterogeneity and to leverage observations from ABI to study the carbon cycle and ecosystem function at unprecedented temporal frequency. [15] Aiming at high performance requirements of snake-like robots under complex environment, we present a control system of our proposed design which utilizes a STM32 as the core processor and incorporates real-time image acquisition, multisensor fusion, and wireless communication technology. [16] Multiresolution and multisensor fusion are jointly achieved through an explicitly hierarchical probabilistic graphical classifier, which uses a quadtree structure to model the interactions across different spatial resolutions, and a symmetric Markov mesh random field to deal with contextual information at each scale and favor applicability to very high resolution imagery. [17]정확하고 강력한 보정은 다중 센서 융합 기반 시스템에 매우 중요합니다. [1] 다중 센서 융합 기반 도로 분할은 주행 가능한 영역을 제공하기 때문에 지능형 주행 시스템에서 중요한 역할을 합니다. [2] 최근 몇 년 동안 작물 바이오매스 모니터링에 있어 UAS의 개선사항을 소개하고, 다중센서 융합, 다중지수 융합, 모니터링 바이오매스와 직접적인 관련이 없는 특징에 대한 고려, 첨단 알고리즘의 채택 및 저비용 센서의 사용을 검토한다. UAS로 작물 바이오매스를 모니터링할 수 있는 가능성을 강조합니다. [3] 레이더 좌표계에서 다중 센서 융합의 일반적인 요구 사항인 차량 좌표계(VCS)로 탐지를 변환하려면 레이더의 위치와 방향을 알아야 합니다. [4] UAV와 UGV는 어안 카메라, 3차원 광 감지 및 거리 측정, 라디오 거리 측정, 레이저 고도계의 다중 센서 융합을 통해 UGV에서 UAV의 위치 파악이 수행되도록 팀을 구성합니다. [5] 최근 무인차량의 인식시스템은 급속도로 발전하고 있으나 다중센서 융합과정에서 특정 센서의 인식오차가 자주 발생하여 다중센서시스템 전체의 인식결과에 큰 오차를 유발하고 인명 및 인명에 유해하다. 재산. [6] PTL 로봇의 자동화 정도를 향상시키기 위해 다중센서 융합, 데이터셋 구축 등 핵심기술의 현재 문제점을 논의하고 검사 로봇의 전망을 제시한다. [7] 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 솔루션은 다중 센서 데이터 융합 기술을 채택하고 레이저 스캐너와 깊이 카메라를 사용하여 보행자를 감지하고 보행자 모션 모델을 구축하여 다중 센서 융합 기반 인체 인식 및 모션 예측을 구현합니다. [8] 다중 센서 융합을 위한 기존 방법의 성능은 상당한 양의 레이블링된 데이터의 부족으로 인해 심각한 영향을 받습니다. [9] 정확한 결함 특성화를 위해서는 다중 센서 융합이 필요합니다. [10] Kinect 카메라와 관성 센서 간의 다중 센서 융합은 재활 중에 3D 아바타를 애니메이션으로 만들고 임상 모니터링을 위해 여러 관절의 운동학 데이터를 추정하기 위해 개발되었습니다. [11] 공격을 특정 확률로 측정에 추가된 신호로 모델링하여 공격 모델을 제시하고 다중 센서 융합 기반 지상 차량 자세 추정의 기존 프로세스 및 측정 방정식에 통합했습니다. [12] 센서 결과의 최적화된 부분에서 타겟 감지, 타겟 인식 및 다중 센서 융합을 분석합니다. [13] 다중 센서 융합 기반 접근 방식은 일반적으로 탐지 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. [14] 마지막으로 상대적으로 조악한 문제를 해결할 수 있는 새로운 기회를 제시합니다. 다중 센서 융합을 통한 ABI 관찰의 해결 경관 이질성 및 ABI의 관찰을 활용하여 연구 탄소 순환과 생태계 기능은 전례 없는 시간적 빈도로 작동합니다. [15] 복잡한 환경에서 뱀과 같은 로봇의 고성능 요구 사항을 목표로 STM32를 핵심 프로세서로 사용하고 실시간 이미지 수집, 다중 센서 융합 및 무선 통신 기술을 통합하는 제안된 설계의 제어 시스템을 제시합니다. [16] 다중 해상도 및 다중 센서 융합은 쿼드트리 구조를 사용하여 서로 다른 공간 해상도에 걸친 상호 작용을 모델링하는 명시적 계층적 확률 그래픽 분류기를 통해 공동으로 달성되며 대칭 Markov 메쉬 랜덤 필드는 각 규모에서 상황 정보를 처리하고 매우 높은 수준에 적용할 수 있습니다. 해상도 이미지. [17]
multisensor fusion algorithm 다중 센서 융합 알고리즘
To facilitate and quickly verify the multisensor fusion algorithm, a simulation platform for the intelligent vehicle and the experimental environment is built based on Gazebo software, which can realize the sensor data acquisition and the control decision function of the intelligent vehicle. [1] A multisensor fusion algorithm is proposed to estimate the swing angle of interactive music. [2] On the one hand, we tested the positioning and navigation functions of the omnidirectional mobile robot, and on the other hand, we verified the feasibility of positioning and navigation algorithms and multisensor fusion algorithms. [3] The experimental flight test results show that the proposed algorithm achieves a higher state solution accuracy and a better convergent performance compared with some conventional multisensor fusion algorithms. [4] Therefore, this paper presents a spatiotemporal and kinetic gait analysis system using a single LRS and instrumented insoles and proposes a multisensor fusion algorithm for tracking leg motions. [5]다중 센서 융합 알고리즘을 촉진하고 신속하게 검증하기 위해 지능형 차량 및 실험 환경을 위한 시뮬레이션 플랫폼이 Gazebo 소프트웨어를 기반으로 구축되어 지능형 차량의 센서 데이터 수집 및 제어 결정 기능을 실현할 수 있습니다. [1] 양방향 음악의 스윙 각도를 추정하기 위해 다중 센서 융합 알고리즘을 제안합니다. [2] 한편으로는 전방향 이동 로봇의 위치추적 및 항법 기능을 테스트하고, 다른 한편으로는 위치추적 및 항법 알고리즘과 다중센서 융합 알고리즘의 타당성을 검증하였다. [3] 실험 비행 테스트 결과 제안한 알고리즘이 기존의 일부 다중 센서 융합 알고리즘에 비해 더 높은 상태 솔루션 정확도와 더 나은 수렴 성능을 달성함을 보여줍니다. [4] 따라서, 본 논문에서는 단일 LRS와 계기 깔창을 사용하는 시공간 및 운동 보행 분석 시스템을 제시하고 다리 움직임을 추적하기 위한 다중 센서 융합 알고리즘을 제안합니다. [5]
multisensor fusion method 다중 센서 융합 방식
Third, we propose a resilient multisensor fusion method based on an optimization framework to fuse the UWB, visual and inertial measurements in a tightly coupled manner. [1] This work answers the following questions: What are the publication characteristics and most influential publication sources? Who are the most active and influential authors? What are their research interests and primary contributions to society? What are the featured key studies in the field? What are the most popular topics and research trends, described by keywords? Additionally, we closely investigate renowned works that use different multisensor fusion methods, which are believed to be the bases of upcoming research. [2] In this paper, a multisensor fusion method based on the sparse representation is proposed, and the unsupervised Bayesian-based online diagnostic technique is adopted for water leakage detection in the deep manned submersible. [3] To overcome the existing limitations in the identification and characterization of sand particles with different concentration and size in multiphase flows, a vibration multisensor fusion method with three specially selected high-frequency vibration sensors for the detection of minuscule sand particles was evaluated. [4]셋째, UWB, 시각 및 관성 측정을 긴밀하게 결합된 방식으로 융합하기 위해 최적화 프레임워크를 기반으로 하는 탄력적 다중 센서 융합 방법을 제안합니다. [1] 이 작업은 다음 질문에 대한 답변입니다. 출판 특성과 가장 영향력 있는 출판 출처는 무엇입니까? 가장 활발하고 영향력 있는 작가는 누구인가요? 그들의 연구 관심사와 사회에 대한 주요 공헌은 무엇입니까? 해당 분야의 주요 연구는 무엇입니까? 키워드로 설명되는 가장 인기 있는 주제와 연구 동향은 무엇입니까? 또한 향후 연구의 기반이 될 것으로 여겨지는 다양한 다중 센서 융합 방식을 사용하는 저명한 작품을 면밀히 조사합니다. [2] 본 논문에서는 희소 표현에 기반한 다중 센서 융합 방법을 제안하고, 유인 잠수정의 누수 탐지를 위해 감독되지 않은 베이지안 기반 온라인 진단 기법을 채택하였다. [3] 다상 유동에서 농도와 크기가 다른 모래 입자를 식별하고 특성화하는 기존의 한계를 극복하기 위해 미세한 모래 입자 감지를 위해 특별히 선택된 3개의 고주파 진동 센서를 사용하는 진동 다중 센서 융합 방법이 평가되었습니다. [4]
multisensor fusion technology 다중 센서 융합 기술
This paper applies multisensor fusion technology to predict tool wear. [1] In recent years, with the rapid development of multisensor fusion technology, point clouds used are no longer limited to those including 3-D coordinates acquired by visual sensors, such as binocular sensors or structured light sensors. [2] Therefore, this paper proposes a respiratory monitoring method based on a BP neural network combined with multisensor fusion technology. [3]이 논문은 다중센서 융합 기술을 적용하여 공구 마모를 예측합니다. [1] 최근 멀티센서 융합 기술의 급속한 발전으로 포인트 클라우드는 더 이상 쌍안 센서나 구조광 센서와 같은 시각 센서가 획득한 3차원 좌표에 국한되지 않습니다. [2] 따라서 본 논문에서는 다중센서 융합 기술과 결합된 BP 신경망 기반의 호흡 모니터링 방법을 제안한다. [3]
multisensor fusion system 다중 센서 융합 시스템
The idea of using ensemble deep learning algorithms through a multisensor fusion system can improve the performance of data fusion tasks. [1] We propose a remote sensing multisensor fusion system using optical data including Landsat-8 and Sentinel-2 and RADAR data including Sentinel-1 for water body extraction. [2] We demonstrate a portable multisensor fusion system for the automated analysis of multiple beverages. [3]다중 센서 융합 시스템을 통해 앙상블 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 아이디어는 데이터 융합 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다. [1] Landsat-8, Sentinel-2를 포함한 광학 데이터와 Sentinel-1을 포함한 RADAR 데이터를 이용한 수체 추출을 위한 원격탐사 다중센서 융합 시스템을 제안한다. [2] 여러 음료의 자동 분석을 위한 휴대용 다중 센서 융합 시스템을 시연합니다. [3]
multisensor fusion approach 다중 센서 융합 접근법
METHODS: The developed system is based on the multisensor fusion approach of detection which combined three techniques, namely: a source of laser light, a camera and an ultrasonic sensor. [1] This is achieved using a multisensor fusion approach that simultaneously collected urban environmental factors (e. [2] This paper presents a multisensor fusion approach between IMU and ground optical flow used to estimate the position of a mobile robot while ensuring high integrity localization. [3]방법: 개발된 시스템은 레이저 광원, 카메라 및 초음파 센서의 세 가지 기술을 결합한 다중 센서 융합 감지 접근 방식을 기반으로 합니다. [1] 이는 동시에 도시 환경 요인(예: [2] 이 논문은 높은 무결성 위치 파악을 보장하면서 모바일 로봇의 위치를 추정하는 데 사용되는 지상 광학 흐름과 IMU 간의 다중 센서 융합 접근 방식을 제시합니다. [3]
multisensor fusion framework
In this article, we present a multisensor fusion framework for ego and adjacent lanes with a novel fusion quality measure and dynamic lane mode strategies for erroneous management. [1] A robust and scalable 360◦ multisensor fusion framework for static and dynamic obstacles in conjunction with a sensor-based erroneous management block is proposed. [2]이 기사에서는 잘못된 관리를 위한 새로운 융합 품질 측정 및 동적 차선 모드 전략을 사용하여 자아 및 인접 차선에 대한 다중 센서 융합 프레임워크를 제시합니다. [1] 센서 기반 오류 관리 블록과 함께 정적 및 동적 장애물에 대한 강력하고 확장 가능한 360º 다중 센서 융합 프레임워크를 제안합니다. [2]