主成分分析と非階層クラスタリングを用いたランドマークの自動検出
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概要
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ランドマークを用いる定性的な環境地図作成の研究が注目されている。このランドマークの検出には予め設定された幾つかのバターンと比較する手法が多く用いられている。しかしこの手法では、ランドマークとなる特徴が固定され、多種の環境に対応出来ない欠点がある。そこで本論文では、超音波ソナーを有するロボットを対象とし、主成分分析、非階層クラスタリングを用い統計学的に特徴的な点を検出することを試みた。これにより個々の環境に応じた自動的なランドマークの検出が期待される。今回は16方向に超音波ソナーを持つロボットを仮定したシミュレーションによりデータを収集した(ソナーのモデリングは距離情報の誤差15%、有効反射角70゜)。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07