文献

J-GLOBAL ID：202102219174819216   整理番号：21A1334701

事前のデータ取得を必要としないナビゲーションのためのEdge-Node Mapを用いた確率的自己位置推定

Probabilistic Localization Using Edge-Node Map for Navigation without Prior Data Acquisition

著者 (2件)： 高橋一貴 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
資料名： 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)  (SICE SI (CD-ROM))
巻： 21st  ページ： ROMBUNNO.2A3-11  発行年： 2020年12月15日 
JST資料番号： F1751A  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： ・本研究では,Topometric registrationを元にパーティクルフィルタの尤度を求めることによってEdge-Node map内で自己位置推定をする手法を提案。
・自己位置推定として,道や廊下などをEdge,交差点などをNodeとしたEdge-Node Mapの例を紹介。
・3D-Lidarから得られる三次元点群を用いた占有格子地図の作成と,AMCLをベースにパーティクルフィルタを用いた確率的自己位置推定を説明。
・明治大学キャンパスにおいて,実ロボットで取得したデータを用いて行った,自己位置推定の実験と,その結果に言及。

シソーラス用語： 位置測定 ,  地図 ,  道路 ,  交差点 ,  *位置決め ,  方法論 ,  LIDAR ,  データ ,  濾波器 ,  検証 ,  *移動ロボット ,  経路探索 ,  障害物回避 ,  *自律ロボット ,  走行 ,  *自己位置推定 ,  自律走行 ,  実験検証 ,  粒子フィルタ ,  点群データ
準シソーラス用語： Edge-Node Map ,  ナビゲーション【ロボット】 ,  パーティクルフィルタ ,  三次元点群データ

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (5件)：

• Martin Magnusson, Achim Lilienthal, and Tom Duckett. “Scan registration for autonomous mining vehicles using 3D-NDT”. Journal of Field Robotics, Vol. 24, No. 10, pp. 803-827, 2007.
• Yuki Hosoda, Ryota Sawahashi, Noriaki Machinaka, Ryota Yamazaki, Yudai Sadakuni, Kazuya Onda, Ryosuke Kusakari, Masaro Kimba, Tomotaka Oishi, and Yoji Kuroda. “Robust Road-Following Navigation System with a Simple Map”. J. Robot. Mechatron., Vol. 30, No. 4, pp. 552-562, 2018.
• Masaro Kimba, Noriaki Machinaka, and Yoji Kuroda. “Edge-Node Map Based Localization without External Sensor Data”. IFAC-PapersOnLine, Vol. 51, No. 22, pp. 203-208, 2018.
• Teddy Ort, Krishna Murthy, Rohan Banerjee, Sai Krishna Gottipati, Dhaivat Bhatt, Igor Gilitschenski, Liam Paull, and Daniela Rus. Maplite: Autonomous intersection navigation without a detailed prior map. IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 5, No. 2, pp. 556-563, 2019.
• Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox. “Probabilistic Robotics”. The MIT press, 2005.

タイトルに関連する用語 (6件)： データ取得 ,  ナビゲーション ,  EDGE ,  MAP ,  確率 ,  自己位置推定