センサ情報の変化量を利用した移動ロボットによる環境のモデル化と識別(基礎理論)

概要

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自律移動ロボットにおいて,ある動作環境が過去に経験した環境か否かを識別することは重要である.本研究では,移動ロボットによる環境のモデル化とそれを利用した環境識別を扱う.ロボットは環境内を移動して得られる観測情報から環境のモデルを生成し,複数の環境モデルとの比較により識別を行う.簡単かつ高精度な識別を実現するためには,比較的少ない観測情報から環境の特徴を反映したモデルを生成する必要がある.しかし,観測情報はセンサ特性やロボットの動きによるばらつきをもっており,このようなばらつきは識別精度の低下へとつながる.本研究では,観測情報のばらつきに対して頑健な環境のモデル化を実現するために,センサ情報の微少時間の変化量を用いたモデル化手法を提案する.提案手法はセンサ揺らぎやオフセット,ロボットの動きのばらつきに対して頑健である.本手法の有効性を確認するために,小型移動ロボットを用いた実験を行った結果,従来法に比べて高い識別率を示した.また,パラメータや識別対象の変化に対しても識別率が大きく変化せず頑健な識別が可能であることを確認した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2009-07-01