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J-GLOBAL ID：201002234637522608   整理番号：10A1341125

Unscented Kalman Filterにおける識別訓練法を用いたパラメータ学習

著者 (2件)： 坂井敦 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2010  ページ： ROMBUNNO.1A1-D21  発行年： 2010年06月13日 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文ではUnscented Kalman Filter(UKF)を利用した自己位置推定問題におけるパラメータ決定問題を解決する学習手法を提案する。通常のUKFは以下の3種類のパラメータで構成されている:1)入力誤差の共分散行列,2)観測誤差の共分散行列,3)UKFのHyper-Parameter。本論文では,これらのパラメータの最適値を自動的に学習するために,識別訓練法を利用する。シミュレーションと実際の実験の結果から,我々が提案する学習手法の有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： Kalmanフィルタ ,  調整 ,  学習 ,  *移動ロボット ,  推定 ,  改良 ,  行列 ,  誤差 ,  入力 ,  自動化 ,  最適化 ,  距離測定 ,  慣性航法 ,  *パラメータチューニング ,  *パラメータ学習 ,  観測誤差 ,  共分散行列 ,  *自己位置推定 ,  改変
準シソーラス用語： ビジュアルオドメトリー ,  *高精度化 ,  *無香料Kalmanフィルタ

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)： 識別 ,  訓練 ,  パラメータ学習