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J-GLOBAL ID：201902255241353020   整理番号：19A2439023

確率的自己位置推定法における機械学習の併用

著者 (3件)： 赤井直紀 (名古屋大) ,  平山高嗣 (名古屋大) ,  村瀬洋 (名古屋大)
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： 37th  ページ： ROMBUNNO.3A1-03  発行年： 2019年09月03日 
JST資料番号： L4867A  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)

シソーラス用語： 確率 ,  推定 ,  *機械学習 ,  人工知能推論 ,  移動ロボット ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  不確実性 ,  *自己位置推定 ,  深層学習
準シソーラス用語： 性能向上 ,  *モデルベース ,  転移学習

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• N. Akai et al. Simultaneous pose and reliability estimation using convolutional neural network and Rao-Blackwellized particle filter. Advanced Robotics, 32(17):930-944, 2018.
• A. Kendall et al. PoseNet: A convolutional network for real-time 6-DOF camera relocalization. In Proc. of the IEEE ICCV, pages 2938-2946, 2015.
• A. Kendall et al. Modelling uncertainty in deep learning for camera relocalization. In Proc. of the IEEE ICRA, pages 4762-4769, 2016.
• G. Elbaz et al. 3D point cloud registration for localization using a deep neural network auto-encoder. In Proc. of the IEEE CVPR, pages 2472-2481, 2017.
• P. Karkus et al. Particle filter networks: End-to-end probabilistic localization from visual observations. arXiv:1805.08975, 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  自己位置推定 ,  機械学習 ,  併用