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J-GLOBAL ID：201702275080511119   整理番号：17A0667225

トポロジー特徴グラフによる情報に基づいたアクティブSLAM【Powered by NICT】

Information-based Active SLAM via topological feature graphs

著者 (6件)： Mu Beipeng (Laboratory for Information and Decision Systems, MIT, 77 Mass Ave, Cambridge, MA, USA) ,  Giamou Matthew (Laboratory for Information and Decision Systems, MIT, 77 Mass Ave, Cambridge, MA, USA) ,  Paull Liam (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT, 77 Mass Ave, Cambridge, MA, USA) ,  Agha-mohammadi Ali-akbar (Qualcomm Research, 5775 Morehouse Drive, San Diego, CA, USA) ,  Leonard John (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT, 77 Mass Ave, Cambridge, MA, USA) ,  How Jonathan (Laboratory for Information and Decision Systems, MIT, 77 Mass Ave, Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CDC  ページ： 5583-5590  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： 未知空間と建築物マップを探索移動ロボットのための基本的な能力である。完全自律系では,ロボットが探査中のその経路を計画活発にする必要があることが望まれる。能動未知環境の探索と地図誤差を最小にするロボット軌道を設計する問題は活性同時位置決めおよびマッピング(活性SLAM)と呼ばれている。既存研究では,占有グリッドマップ,スケールと長期ドリフトの影響を受けないと計画経路に焦点を当てた。本研究はよく問題を解決でき,それに伴う活性SLAMアルゴリズムを開発することをトポロジー特徴グラフ(TFG)表現を提案した。TFGはグラフィカルモデル,変数間のindependencesを利用したを使用し,単一エントロピー計量を持つ探査と開発利益の統一定量化を可能にする。地図探査及び精密化間の自然および原理的バランスを容易にした。確率的ロードマップ経路プランナは,リアルタイムのロボット経路を生成するために使用されている。実験結果は,提案した方法に基づくアプローチ標準グリッドマップよりも良好な精度を達成する大きさより少ない計算とメモリ資源の桁を必要とすることを示した。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： エントロピー ,  移動ロボット ,  位置決め ,  *位相幾何学 ,  精密化 ,  自律系 ,  記憶装置 ,  ドリフト ,  *グラフ ,  ロボット
準シソーラス用語： 実時間 ,  ロードマップ ,  信念ネットワーク ,  未知環境 ,  *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 (3件)： トポロジー ,  グラフ ,  SLAM