PCA回帰による環境モデリングと状況に依存する特徴選択
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概要
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ロボットがセンサ入力から現在いる位置を認識する問題 (Robot localization) がある. 本稿ではこの問題に対して確率的なモデル, PCA回帰モデルを応用し, 経験的に得られたデータからの学習を行う. 特にロボットの位置推定固有の学習の基準としてエントロピーにもとづく評価基準を提案し, これの計算論的な意味とKLダイバージェンスや従来S.Thrunにより提案されている他の方法との違いについての議論を行う. さらにより良い場所推定を行うために状況に依存する特徴抽出を導入した局所的に複数のPCA回帰モデルと組み合わせる手法について述べる
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-05-14
著者
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