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J-GLOBAL ID：201102282850151500   整理番号：11A1069658

移動ロボットのための確率的な自己位置推定と地図構築

著者 (1件)： 友納正裕 (千葉工大)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 29  号： 5  ページ： 423-426  発行年： 2011年06月15日 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自己位置推定と地図構築は移動ロボットにとって最も基本的な機能であり,センサデータに基づいて行われるが,センサデータには不確実性が伴うため,確率に基づく方法が用いられる。本稿ではその中で主流をなすベイズフィルタによる自己位置推定および地図構築方法について記述した。ロボットの位置の初期値を与え,前時刻から現時刻の位置を逐次的に推定する位置追跡,動作モデル,計測モデルカルマンフィルタによる位置追跡,パーティクルフィルタによる位置追跡を説明した。動作モデルだけで自己位置推定を行うと累積誤差を生じるため,ランドマークの計測による修正やSLAMを説明した。多の方法として,最適化アプローチにも言及した。

シソーラス用語： *移動ロボット ,  位置測定 ,  確率 ,  *地図作成 ,  フィルタ ,  Kalmanフィルタ ,  濾波器 ,  追跡 ,  位置制御 ,  *自己位置推定 ,  SLAM【移動ロボット】 ,  粒子フィルタ
準シソーラス用語： Bayesフィルタ ,  パーティクルフィルタ

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (13件)：

• THRUN, S. Probabilistic Robotics. 2005
• 坪内孝司. 移動体の位置認識. ビークル. 2003
• SMITH, R. On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainty. International Journal of Robotics Research. 1986, 5, 4, 56-68
• MURPHY, K. Rao-Blackwellised Particle Filtering for Dynamic Bayesian Networks. Sequential Monte Carlo Methods in Practice. 2001
• BAILEY, T. Consistency of the Fast-SLAM Algorithm. Proceedings of International Conference on Robotics and Automation, 2006. 2006, 424-429

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  確率 ,  自己位置推定 ,  地図 ,  構築