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