非静的環境における確率的アプローチによる変化検出と自己位置推定(画像認識, コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では, 物体配置が変化し得る非静的な環境において, 移動ロボットが, 自己位置の確率密度分布を更新することで, 自己位置推定を行う新しい手法を提案する.ロボットは, 環境モデル(地図)と二次元のレンジファインダとを用いるものとする.環境内の物体配置が変化したり, センサの性能が低い場合, ロボットが自己位置推定を行うことができない地点が多数存在するようになる.この問題に対し, 静的な環境における確率密度分布を用いる代表的な手法であるMCL法, 及びエラーリカバリ法の一つであるSRLを改良することで, 非静的な環境における, エラーリカバリ可能なロバストな手法を設計する.計算機シミュレーションにより, 提案方法を多数の環境と変化のもとでテストした.その結果, 提案法はSRL法よりも高性能であることが確認され, 変化割合(Rate Of Changes : ROC)の高い環境におけるロバスト性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-01
著者
-
近藤 英二
九州大学大学院工学研究院
-
岡田 伸廣
九州大
-
木室 義彦
(財)九州先端科学技術研究所
-
近藤 英二
九州大学
-
近藤 英二
九州大学工学研究院
-
木室 義彦
福岡工業大学 情報工学部 情報システム工学科
-
木室 義彦
九州先端科学技術研究所生活支援情報技術研究室
-
木室 義彦
財団法人九州システム情報技術研究所
-
田中 完爾
はこだて未来大学
-
岡田 仲廣
九州大学大学院工学研究院
-
田中 完爾
九州大学工学研究院
-
近藤 英二
九州大
-
岡田 伸廣
九州大学工学研究院
-
田中 完爾
九州大
-
木室 義彦
福岡工業大学
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