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J-GLOBAL ID：201202231963739035   整理番号：12A0931087

連続したクラスター化アルゴリズムを用いたセンサーベースの移動ロボットのナビゲーションにおけるポリラインマップ抽出

Poly line map extraction in sensor-based mobile robot navigation using a consecutive clustering algorithm

著者 (2件)： MOVAFAGHPOUR Mohamad Ali ,  MASEHIAN Ellips
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 60  号： 8  ページ： 1078-1092  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,移動ロボットにより行われるレーザレンジデータスキャンを用いた未知の屋内環境のオンラインマッピングのための新しい技法を説明した。開発されたアルゴリズムは階層的にクラスター化法を利用し,ポイントのデータをポイントクラスターに,そして最終的にラインセグメントに変換する。K平均法を使って,適切なポイントクラスターを形成し,マッピングに初めてランクオーダークラスタリング(ROC)手法を用いたが,ラインクラスターの認識にはクラスターのプリセットナンバーは不要であった。これを行うために,5組のファジーメンバーシップ関数を設計し,ラインセグメントの類似度指数マトリックス(SIM)を計算したが,その後,各クラスターにあるラインセグメントは,構成されるマップにおける最終的に理解されるラインを形成するために結合された。マップ構築プロセスはダイナミックに行われ,新しいラインを,以前計算されたマップラインに徐々に加え,マップ全体に結合した。種々のシミュレーションは,静的および動的両方の障害物がある屋内環境における移動ロボットのナビゲーションに対して好ましい結果を示している。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *移動ロボット ,  写像 ,  移動 ,  メンバシップ関数 ,  クラスタ分析 ,  *平均法 ,  データ ,  度
準シソーラス用語： k-平均法 ,  クラスタリング ,  ナビゲーション【ロボット】 ,  マッピング ,  レンジデータ ,  類似度

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスター化 ,  アルゴリズム ,  センサー ,  ロボット ,  ナビゲーション