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IEEE transactions on automation science and engine...IEEE transactions on automation science and engineering 43건

  1. [해외논문]   IEEE Transactions on Automation Science and Engineering information for authors   SCI SCIE


    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. C4 - C4 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    These instructions give guidelines for preparing papers for this publication. Presents information for authors publishing in this journal.

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  2. [해외논문]   IEEE Robotics and Automation Society Information   SCI SCIE


    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. C3 - C3 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    Provides a listing of board members, committee members and society officers.

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  3. [해외논문]   IEEE Transactions on Automation Science and Engineering   SCI SCIE


    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. C2 - C2 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    Provides a listing of the editorial board, current staff, committee members and society officers.

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  4. [해외논문]   Blank page   SCI SCIE


    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. B2 - B2 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

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  5. [해외논문]   Table of contents   SCI SCIE


    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. C1 - 1 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    Presents the table of contents for this issue of the publication.

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  6. [해외논문]   Guest Editorial Special Section on the Thirteenth IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics   SCI SCIE

    Hsieh, M. Ani ; Sun, Yu
    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. 3 - 4 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    This Special Issue draws six papers from the Thirteenth IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR). SSRR is an international forum for furthering the study of key issues underpinning the research of safety, security, and rescue robotics as well as solutions necessary for the fielding of robots and sensor systems across a variety of challenging application areas. We are very pleased to have selected these subset of papers from an extremely strong technical program focused on automation themes for SSRR applications.

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  7. [해외논문]   Classification of Outdoor 3D Lidar Data Based on Unsupervised Gaussian Mixture Models   SCI SCIE

    Maligo, Artur , Lacroix, Simon
    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. 5 - 16 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    Three-dimensional point clouds acquired with lidars are an important source of data for the classification of outdoor environments by autonomous terrestrial robots. We propose a two-layer classification model. The first layer consists of a Gaussian mixture model. This model is determined in a training step in an unsupervised manner and classified into a large set of classes. The second layer consists of a grouping of these classes. This grouping is determined by an expert during the training step and leads to a smaller set of classes that are interpretable in a considered target task. Because the first layer relies on unsupervised learning, manual labeling of data is not required. Supervision is necessary only for the second layer and in this case is assisted by the classes provided by the first layer. The evaluation is done for two data sets acquired with different lidars and possessing different characteristics. It is done quantitatively using one of the data sets and qualitatively using another. The system design follows a standard learning procedure with training, validation, and test steps. The operation follows a standard classification pipeline. The system is simple with no requirement of preprocessing or postprocessing stages.

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  8. [해외논문]   Coordinated Path Planning for Fixed-Wing UAS Conducting Persistent Surveillance Missions   SCI SCIE

    Keller, James , Thakur, Dinesh , Likhachev, Maxim , Gallier, Jean , Kumar, Vijay
    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. 17 - 24 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    Algorithms for fixed-wing unmanned aerial systems (UAS) must integrate on-board sensor capabilities and vehicle maneuver constraints to reliably satisfy the objectives of persistent surveillance, path planning, and trajectory management. In many cases, the characteristic dimensions of sensor fields of view are comparable with the turning radius of the UAS platform. Consequently, when persistent, full area, time-critical coverage is required and the number of assets is limited, the complexity of path planning is increased, as the turn radius becomes comparable with or exceeds the sensor footprint. A technique is developed to integrate persistent surveillance mission requirements with sensor resolution and field-of-view to facilitate efficient path planning. Graph search techniques and spline-based methods are combined to develop computationally simple algorithms that converge to feasible paths with $G^{2}$ continuity. ( $G^{2}$ continuity in this context means the path, which is constructed from a concatenated series of $C^{2}$ curve segments, and its derivatives are continuous through two derivatives, but the magnitudes of second derivatives may differ at the boundaries, where these curve segments are joined to form the entire path. Curvature is continuous throughout.) Two example cases are provided. In the first, the turning radius is small in comparison with the sensor footprint, while in the second, the minimum turn radius is a critical parameter in the determination of a feasible path.

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  9. [해외논문]   Environment Exploration in Sensing Automation for Habitat Monitoring   SCI SCIE

    Plonski, Patrick A. , Vander Hook, Joshua , Peng, Cheng , Noori, Narges , Isler, Volkan
    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. 25 - 38 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    We present algorithms for environment exploration in the context of a habitat monitoring task, where the goal is to track radio-tagged invasive fish with autonomous surface or ground robots. The first task is navigation around an unknown obstacle using an input from a front-facing sonar. This capability is important for navigation on inland lakes, because plants and shallow shorelines are hard to map in advance. The second task involves energy harvesting for long-term operation. We address the problem of exploring the solar map of the environment which is used for energy-efficient navigation. For both problems, we present online algorithms and examine their performance using competitive analysis. In competitive analysis, the performance of an online algorithm is compared against the optimal offline algorithm. For obstacle avoidance, the offline algorithm knows the shape of the obstacle. For solar exploration, the offline algorithm knows the geometry of the shadow-casting objects. We obtain an $O(1)$ competitive ratio for obstacle avoidance and an $O(\log n)$ competitive ratio for solar exploration, where $n$ is the number of critical points to observe. The strategies for obstacle avoidance are validated through extensive field experiments, and the strategies for exploration are validated with simulations.

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  10. [해외논문]   Monocular Visual–Inertial State Estimation With Online Initialization and Camera–IMU Extrinsic Calibration   SCI SCIE

    Yang, Zhenfei , Shen, Shaojie
    IEEE transactions on automation science and engineering v.14 no.1 ,pp. 39 - 51 , 2017 , 1545-5955 ,

    초록

    There have been increasing demands for developing microaerial vehicles with vision-based autonomy for search and rescue missions in complex environments. In particular, the monocular visual–inertial system (VINS), which consists of only an inertial measurement unit (IMU) and a camera, forms a great lightweight sensor suite due to its low weight and small footprint. In this paper, we address two challenges for rapid deployment of monocular VINS: 1) the initialization problem and 2) the calibration problem. We propose a methodology that is able to initialize velocity, gravity, visual scale, and camera–IMU extrinsic calibration on the fly. Our approach operates in natural environments and does not use any artificial markers. It also does not require any prior knowledge about the mechanical configuration of the system. It is a significant step toward plug-and-play and highly customizable visual navigation for mobile robots. We show through online experiments that our method leads to accurate calibration of camera–IMU transformation, with errors less than 0.02 m in translation and 1° in rotation. We compare out method with a state-of-the-art marker-based offline calibration method and show superior results. We also demonstrate the performance of the proposed approach in large-scale indoor and outdoor experiments.

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