徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Khairul Anuar Juhari/Mohd Rizal bin Salleh/Mohd Nazrin Muhammad/[伊藤 照明]/Navigation system for unmanned ground vehicle/日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2013・講演論文集

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EID
259674
EOID
757375
Map
0
LastModified
2014年11月25日(火) 08:34:49
Operator
伊藤 照明
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
伊藤 照明
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継承
種別 必須 国内講演発表
言語 必須 日本語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. Universiti Teknikal Malaysia Melaka
  2. 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.知識情報処理(2006年4月1日〜2016年3月31日)
著者 必須
  1. (英) Khairul Anuar Juhari
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Mohd Rizal bin Salleh
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Mohd Nazrin Muhammad
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 伊藤 照明
    役割 任意 共著
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Navigation system for unmanned ground vehicle

副題 任意
要約 任意

(英) The main objective of this study is to design and develop the navigation system for Unmanned Grounded Vehicle (UGV) using the ultrasonic sensor and encoder. This study used the differential drive type mobile robot and the robot was equipped with five ultrasonic sensors, two units of DC geared motor with encoder and controller board. It was started with the enhancement of encoder and robot trajectory using UMBmark method. From this study, it was difficult to ensure that the motor speed has 100% efficiency by using this method. The study was also identified that UMBmark method failed to improve the motor speed as well. However, by using the CBmark method, the motor speed reading can be improved significantly. It's also enhanced the encoder reading while correcting the robot trajectory. The second model is used to enhance the ultrasonic sensor reading using Extended Hessian Normal Form Feature Prediction (EHNFP). This method managed to improve the ultrasonic sensor reading and extract the infinite plane. And, the last model is combined both sensors to perform localization system of the mobile robot using Extended Kalman Filter (EKP). It shows that the mobile robot can perform the basic task using localization system.

(日) 超音波センサーとDCモータによるAGVロボットの設計製造につてい報告する.UMBmark method,CBmark method,そしてExtended Hessian Normal Form Feature Prediction (EHNFP) による制御方式を検討した結果を比較報告する.

キーワード 推奨
発行所 推奨 日本機械学会
誌名 必須 (日) 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2013・講演論文集
ISSN 任意
必須 13
必須 7
必須 208 208
都市 必須 東京(Tokyo/[日本国])
年月日 必須 2013年 3月 12日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意