既設照明の個体差による光の明滅スペクトル推移を用いた自己速度推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS25054

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2025/03/09

タイトル(英語): Self-Speed Estimation Using Flickering Spectrum Transition from Individual Differences in Existing Lighting

著者名: 吉村 剛星(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Takatoshi Yoshimura(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 既設照明|スペクトル|機械学習|自己速度推定|スペクトログラム|ＣＮＮ|Existing lighting|spectrum|machine learning|Self-speed estimation|spectrogram|CNN

要約(日本語): 筆者らはこれまでの研究で、既設照明光の明滅個体差が存在することを明らかにし、これを利用した自己位置推定手法を提案してきた。本研究では、移動に伴う明滅スペクトル推移をスペクトログラム画像として出力し、CNNモデルに入力することで自己速度を推定した。さらに、速度の種類を限定し、時間軸の調整による他速度の表現を検証した。本稿では、これらの手法による速度推定の可能性と精度向上の結果を報告する。

要約(英語): We have previously revealed individual differences in flickering patterns of existing lighting and proposed a self-localization method using them. This study estimates self-speed by inputting spectrogram images of flicker spectrum transitions into a CNN model. We also examine speed estimation by adjusting the time axis. Results on accuracy improvements are reported.

本誌: 2025年3月12日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 27-31 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,254 Kバイト