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J-GLOBAL ID：201702272999852784   整理番号：17A0213523

SLAMにおける制約付最適化定式化のためのインクリメンタルなSQP(逐次二次計画)法【Powered by NICT】

Incremental SQP method for constrained optimization formulation in SLAM

著者 (4件)： Bai Fang (Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology, Sydney, Ultimo, NSW) ,  Huang Shoudong (Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology, Sydney, Ultimo, NSW) ,  Vidal-Calleja Teresa (Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology, Sydney, Ultimo, NSW) ,  Zhang Qingling (Institute of Systems Science Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICARCV  ページ： 1-6  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： 同時位置決めおよびマッピング(SLAM)問題は,長年研究の焦点となっている,成熟状態に達した。しかし,SLAM問題へのよりロバストなソリューションは依然としてに必要とされ,特に大きな騒音レベルシナリオであった。SLAM問題の強い非線形性のために,局所最小値への捕獲を避けるに良好な初期値から出発することが重要である。本論文では,非制約最小二乗定式化を変換制約付最適化問題への新しいSLAM定式化を提案した。この新しい定式化に基づくアルゴリズムは自然に良い初期値から始めることができる。他の制約付最適化問題とは異なり,この新しい定式化は逐次二次計画法(SQP)法を用いて効率的に解くことができる。SQPに基づいて,大きな雑音レベルシナリオで運転した場合,SLAM,Gauss Newton(g2O実装)よりはるかに優れた効果を示すを解くためのインクリメンタルSQPアルゴリズムを提案した。実験結果により,提案アプローチの有効性を示した。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： 最小二乗法 ,  *二次計画法 ,  雑音指数 ,  非線形性 ,  制約付最適化問題 ,  位置決め ,  *定式化 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *制約条件 ,  騒音レベル
準シソーラス用語： 逐次二次計画法 ,  初期値 ,  *制約付最適化 ,  *SLAM , 【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 (5件)： SLAM ,  制約付最適化 ,  定式化 ,  二次計画 ,  法