文献

J-GLOBAL ID：201502201664461035   整理番号：15A1176681

マルチセンサ融合支援SLAMに基づく移動ロボットのための3DMAPの構築【Powered by NICT】

3DMap Building for Mobile Robot Based on Multi-Sensor Fusion Aided SLAM

著者 (2件)： Li Xiuzhi (Coll. of Electronic Information &Control Engineering,Beijing Univ. of Technol., Beijing) ,  Jia Songmin (Coll. of Electronic Information &Control Engineering,Beijing Univ. of Technol., Beijing)
資料名： Beijing Ligong Daxue Xuebao  (Beijing Ligong Daxue Xuebao)
巻： 35  号： 3  ページ： 262-267  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0652A  ISSN： 1001-0645  CODEN： BLXUEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 移動ロボットのための3DMAP建物に含まれる不確実性を効果的に取り扱うと精度,完全性とマップの一貫性を高めるために,本論文では,センサデータとRao-Blackwellised粒子フィルタ(RBPF)の融合に基づく3D同時位置決めおよびマッピング(SLAM)手法を提案した。センサの不確実な確率モデルを確立し,センサのデータに含まれる雑音がBayesフィルタにより除去され劇的にである。視覚センサとレーザレンジファインダから収集したセンサの情報は,洗練された規則により統合し,テクスチャマッピングと3Denvironmentマップは,SLAMフレームワークで確立した。実験結果から示されたように,センサフュージョンに基づく自律SLAMルーチンは,洗練され,完全で正確な環境モデル,提示した手法の有効性を検証するを構築するための適格性を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサフュージョン ,  *センサ ,  視覚センサ ,  *三次元 ,  確率モデル ,  位置決め ,  写像 ,  *移動ロボット ,  環境モデル
準シソーラス用語： ルーチン ,  テクスチャマッピング ,  レーザ距離計 ,  Bayesフィルタ ,  粒子フィルタ ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチセンサ融合 ,  支援 ,  SLAM ,  ロボット ,  構築