1A1-N08 複数予測モデルを持つパーティクルフィルタを用いた行動推定(人間機械協調)
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概要
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This paper presents a method of motion estimation from the time series image data based on particle filter with multiple prediction models. The particle filter is known to be effective for tracking people, however, the accuracy of the estimation strongly depends on the prediction model. If the motion that does not fit well with the prediction model occurs, the accuracy of estimation is degraded. In this paper, we propose a particle filter with multiple prediction models wherein the prediction model is selected according to the likelihood value of each prediction model. Furthermore, the proposed method is applied to the carrying task with an omnidirectional camera, and the effectiveness is verified.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2007-05-11
著者
-
鈴木 達也
名古屋大学大学院工学研究科
-
鈴木 達也
名古屋大学大学院
-
稲垣 伸吉
名古屋大学大学院工学研究科
-
向山 将行
名古屋大学
-
伊藤 隆洋
名古屋大学
-
鈴木 達也
名古屋大学工学研究科機械理工学専攻
-
鈴木 達也
名古屋大
-
鈴木 達也
名古屋大 大学院
-
伊藤 隆洋
名古屋大
-
稲垣 伸吉
名古屋大学工学研究科機械理工学専攻
-
稲垣 伸吉
名古屋大学
-
稲垣 伸吉
名古屋大
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