大規模環境における大域的自己位置推定のための遂次的RANSAC手法(人工知能,認知科学)
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概要
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ロボットの大域的自己位置推定問題に対する,一般的な解法は,ロボットの自己位置について複数の仮説を生成し,観測された各ランドマークの特徴をもとに各仮説を評価することで,最も確からしい自己位置を求めるというものである.MLやMCLに代表される従来手法は,特徴と仮説のすべての組合せ(ペア)を評価しようとするものであり,十分な計算資源のもとでは最適な方法といえる.しかし,一般に計算量は評価するペアの数に比例することから,多数のペアが存在する大規模な環境では,これらの手法は膨大な計算量がかかる.この問題を解決するため,本論文では,確からしい有望なペアを優先的に選出・評価することで,計算時間を効率的に利用する,新しい推定手法を提案する.その基本となる手法として,RANSACアルゴリズム,及び,RANSACアルゴリズムの効率化手法であるPreemptionスキームを利用する.提案手法は,ロボットの観測当りの計算量を一定以下に抑えることができ,また,検証実験において高い推定性能を示すことが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-09-01
著者
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