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J-GLOBAL ID：201602283131869335   整理番号：16A0693210

Lebesgueサンプリングを用いたLS SLAM:SLAM【Powered by NICT】

LS-SLAM: SLAM with Lebesgue sampling

著者 (4件)： Han Tao (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China) ,  Changchun Ye (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China) ,  Chao Xu (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China) ,  Wang Xiaofeng (Department of Electrical Engineering, University of South Carolina, Columbia, 29208, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ACC  ページ： 329-335  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： 伝統的なSLAMフレームワークでは,状態推定は固定周波数で更新される。しかし,二逐次推定値間の偏差は,予め定義された許容限界以内であるとき,状態推定を更新する必要がないので,このようなアプローチは非効率であることができる。周波数更新のための適応方式は計算効率の観点からより有望と思われる。Lebesgueサンプリングの概念に触発されて,新しいSLAMフレームワーク(またはLS SLAM)を提案し,更新頻度はロボットの運動に応じて適応的に決定した。LS SLAMの更新頻度は観測信号のサンプリング周波数と一致しない場合,制約は観察サンプリング瞬間と瞬間を更新状態推定を同期させるために導入した。オープンソースデータセットに対する実験結果は,SLAMへのLebesgueサンプリングの導入は,精度を犠牲にすることなくアルゴリズムの計算効率を改善することができることを示した。Copyright 2016 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： ロボット ,  許容限界 ,  アルゴリズム ,  *状態推定 ,  周波数
準シソーラス用語： サンプリング周波数 ,  計算効率 ,  逐次推定 ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： サンプリング ,  SLAM