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J-GLOBAL ID：201502210812490987   整理番号：15A1214099

マルチ計測最新情報を持つ移動ロボットのSLAMシミュレーション【Powered by NICT】

Mobile Robot SLAM Simulation with Multi Measurement Update

著者 (4件)： Xu Yafang (Information Communication Coll., Shanghai Maritime Univ., Shanghai) ,  Sun Zuolei (Information Communication Coll., Shanghai Maritime Univ., Shanghai) ,  Zeng Liansun (Information Communication Coll., Shanghai Maritime Univ., Shanghai) ,  Zhang Bo (Shanghai Advanced Res. Inst., Chinese Acad. of Sciences, Shanghai)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 27  号： 6  ページ： 1288-1293  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  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： 移動ロボットの同時位置決めと地図作成(SLAM)の非線形システム線形化における線形化誤差の蓄積の問題を目指して,マルチ測定最新情報と命名したアルゴリズムはFisher情報の解析によると提案した。各測定更新後の状態推定を計算するために,予測変数と更新変数の間のFisher情報量関係を利用した。は前者よりも実データに近い推定を用いたデータ結合の数のために,このアルゴリズムはより正確後状態を達成することができた。その結果,線形化誤差を減少させ,位置決めおよびマッピングの精度を改善することができた。実験は,マルチ測定更新と単一測定更新の間の比較を行った。は,提案した方法がロボットの姿勢誤差と地図情報誤差を効率的に低減できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 状態推定 ,  位置決め ,  アルゴリズム ,  *移動ロボット ,  地図作成 ,  シミュレーション ,  *ロボット ,  非線形系
準シソーラス用語： 地理情報 ,  データ結合 ,  Fisher情報量 ,  線形化 ,  *SLAM ,  *最新情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  計測 ,  最新情報 ,  ロボット ,  SLAM ,  シミュレーション