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J-GLOBAL ID：202002223826930777   整理番号：20A2467342

LiDARを用いた自己位置推定における潜在変数全結合型のマルコフ確率場を用いたミスマッチ検出

Detection of Misalignment Using Markov Random Field with Fully Connected Latent Variables in LiDAR-Based Localization

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： 2020  ページ： ROMBUNNO.2P1-K14  発行年： 2020年05月27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： LiDARを用いた自己位置推定において,観測と地図の間で発生するミスマッチ検出を行い,自己位置推定の失敗認識を行う方法を述べる.本手法では,潜在変数全結合型のマルコフ確率場を用いる.これにより,観測全体の関係性が考慮できるようになる.そして,観測が部分的に地図と重なるような自己位置推定失敗状態においても,これらの観測を正しくミスマッチとして検出でき,自己位置推定の失敗を正しく認識することができる.比較実験を通して,CNNを含む手法よりも高精度に自己位置推定の失敗認識ができることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *推定 ,  変数 ,  不整合 ,  比較試験 ,  *LIDAR ,  Markov確率場 ,  *自己位置推定
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  潜在変数

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： LIDAR ,  自己位置推定 ,  潜在変数 ,  マルコフ確率場 ,  ミスマッチ