混合カルマンフィルタによる隠れ状態推定法 : Cyber Rodentの自己位置同定への応用
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概要
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自律移動型ロボットにとって,自己位置同定問題は重要な問題である.この問題に関して多くの解決手法が研究されてきたが,環境が不確実性を持つ問題に対しては,確率モデルに基づく手法が有効に働く.特に,カルマンフィルタ(KF)とMonte Carlo Localization (MCL)はこのような確率的アプローチの中で現在広く用いられている手法である.本論文では,KFとMCLの相補的な利点を活かすために,これらの自然な融合として位置づけられる混合カルマンフィルタに基づく新たな自己位置同定アルゴリズムを示す.そして,計算機シミュレーションとネズミ型自律移動型ロボットCyber Rodentを用いた検証実験によって,提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-08
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
吉本 潤一郎
沖縄大学院大学先行研究プロジェクト
-
銅谷 賢治
沖縄大学院大学先行研究プロジェクト
-
吉本 潤一郎
Oist:奈良先端科学技術大学院大学
-
吉本 潤一郎
科学技術振興事業団 Crest 銅谷プロジェクト
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:沖縄科学技術研究基盤整備機構
-
孫野 道征
奈良先端科学技術大学院大学
-
孫野 道征
奈良先端科学技術大学院大学:沖縄大学院大学先行研究
-
吉本 潤一郎
沖縄大学院大学先行研究:奈良先端科学技術大学院大学
-
吉本 潤一郎
沖縄科学技術研究基盤整備機構神経計算学ユニット|奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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