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J-GLOBAL ID：202102228925610099   整理番号：21A1580224

重み付け尤度関数と定在波を用いた可聴音による二次元環境認識

Two-Dimensional Environment Recognition by Audible Sound with Weighted Likelihood Function and Standing Wave

著者 (5件)： 岸波華彦 (東京工業大学 工学院 システム制御系) ,  糸山克寿 (東京工業大学 工学院 システム制御系) ,  西田健次 (東京工業大学 工学院 システム制御系) ,  中臺一博 (東京工業大学 工学院 システム制御系) ,  中臺一博 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 39  号： 3  ページ： 271-274(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,多くの種類のセンサが環境を認識するために研究され,それらはARおよびVRアプリケーションおよびSLAMのために使用されている。高指向性,高分解能の超音波信号がよく使用されるが,超音波露光や立ち上がりエッジでのグレーティングノイズなどの問題がある。本論文では,重みづけ尤度関数と定在波を結合することにより,環境雑音に対してロバストである可聴音に基づく新しいアクティブセンシング法を提案している。超音波信号と比較して,可聴音は広がる傾向があり,距離推定値の不整合や時間の経過に伴うマップの一貫性の喪失につながる。そこで,話者の指向性特性に基づく有効方位角を導出し,観測モデルを用いて障害物の有無の尤度を計算している。さらに,推定距離を最も良く説明するマップを生成するために,占有グリッドマッピングを導入している。周辺障害物を検出し,マッピングするために,提案した方法を用いて実世界二次元環境認識実験を行ない,この方法の有効性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *空間知覚 ,  *音響 ,  可聴周波 ,  尤度関数 ,  重みづけ ,  写像 ,  定在波
準シソーラス用語： *空間認識 ,  *音 ,  可聴周波数 ,  マッピング

著者キーワード (4件)： 可聴音 ,  空間認識 ,  占有グリッドマッピング ,  二次元環境認識

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (11件)：

• 1) 友納正裕:SLAM入門 ロボットの自己位置推定と地図構築の技術.オーム社,2018.
• 2) https://developers.google.com/ar/, [Online] Last Accessed: 2020/02/17.
• 3) J. Biswas and M. Veloso: “Depth camera based indoor mobile robot localization and navigation,” IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp.1697-1702, 2012.
• 4) Y.-T. Wang, et al: “A single lidar-based feature fusion indoor localization algorithm,” Sensors, vol.18, no.4 p.1294, 2018.
• 5) 木村友則,和高修三,三須幸一郎,永塚勉,田治米徹,小池光裕:“2周波数位相検出による高分解能超音波距離計測法”,日本音響学会誌,vol.52, no.3, pp.179-186, 1996.

タイトルに関連する用語 (5件)： 重み付け ,  尤度関数 ,  定在波 ,  可聴音 ,  環境認識