自己位置と場所概念の同時推定に関する研究
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概要
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In this paper, we propose a novel learning method which can estimate self-location of a robot and concepts of location simultaneously. A robot performs a probabilistic self-localization from sensor data. We integrate ambiguous speech recognition results with the model for self-localization on Bayesian approach. Experimental results show that a robot can obtain words for several locations and make use of them in self-localization task. In addition, we evaluate the performance of lexical acquisition task about words for places and show its effectiveness.
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