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J-GLOBAL ID：201002282492520339   整理番号：10A1056437

DDFを用いた自己位置推定における識別訓練法を用いた最適パラメータの決定法

著者 (3件)： 藤井悠人 (明治大) ,  坂井敦 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 28th  ページ： ROMBUNNO.1Q1-1  発行年： 2010年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,高精度な自己位置推定を実現する為にDivided Difference Filter(DDF)におけるパラメータ決定問題を解決する手法を提案する。DDFは,特にGPS等の観測値が不安定な場所において他のカルマンフィルタに比べて高精度な自己位置推定を実現する。しかし,DDFを用いる際には非常に多くの時間と手間を掛けてパラメータを決定する事が必要であった。さらに,ハンドチューニングによる決定法では最適な値を得る事が非常に困難であった。提案手法においては識別訓練法を用いる事により,制御入力と観測値の誤差共分散,ハイパーパラメータという3つのDDFのパラメータの最適値を自動的に決定する。シミュレーションと実験を通して提案手法の有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *パラメータ ,  *推定 ,  精度 ,  入力 ,  測定データ ,  共分散 ,  数値 ,  Kalmanフィルタ ,  *移動ロボット ,  GPS ,  位置推定 ,  高精度 ,  *最適パラメータ ,  最適値 ,  *自己位置推定 ,  制御入力
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  観測値 ,  誤差共分散

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 (4件)： 自己位置推定 ,  識別 ,  訓練 ,  最適パラメータ