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J-GLOBAL ID：201702274228467737   整理番号：17A0330105

確率的占有グリッドマッピングからの期待情報利得による自律探査【Powered by NICT】

Autonomous exploration by expected information gain from probabilistic occupancy grid mapping

著者 (3件)： Kaufman Evan (Mechanical and Aerospace Engineering, George Washington University, Washington DC 20052) ,  Lee Taeyoung (Mechanical and Aerospace Engineering, George Washington University, Washington DC 20052) ,  Ai Zhuming (Information Management & Decision Architectures, U.S. Naval Research Laboratory, Washington, DC 20375)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SIMPAR  ページ： 246-251  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 占有グリッドマップは,環境の空間的表現である,関心の空間が占有または遊離の濃度のいずれかと考えられる細胞数に分解した。本論文では,マップの不確実性を予測して占有グリッドマップを探索することに焦点を当てた。計算占有確率の最近の改善に基づいて,本論文では,エントロピーの変化に代表される期待される地図情報利得を最大化するために設計されたロボット姿勢を選択するための新しいアプローチを提案した。この結果は,実時間実装に適したアルゴリズムを開発するためにいくつかの近似を単純化した。障害物,これは数値事例によって説明を排除するための既存の運動プランナと結合適用した場合本論文で提案した予測情報利得は効果的な自律探索戦略を支配する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 簡素化 ,  不確実性 ,  ロボット ,  エントロピー ,  *利得 ,  アルゴリズム ,  細胞計数
準シソーラス用語： 探索戦略 ,  プランナ ,  実時間 ,  地理情報 ,  *自律性 ,  *情報利得 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 確率 ,  グリッド ,  マッピング ,  期待 ,  情報利得 ,  自律 ,  探査