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J-GLOBAL ID：201502214073992477   整理番号：15A0687323

空間的かつHough領域においてクラスタリングを用いて雑音の多い環境で屋内ロボットマッピングのためのアルゴリズムと一つの枠組み

Algorithms and a Framework for Indoor Robot Mapping in a Noisy Environment using Clustering in Spatial and Hough Domains

著者 (6件)： RAVANKAR Ankit A. (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  HOSHINO Yohei (Kitami Inst. of Technol., Hokkaido, JPN) ,  RAVANKAR Abhijeet (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  JIXIN Lv (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  EMARU Takanori (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  KOBAYASHI Yukinori (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 12  号： Mar  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 混雑した雑音の多い環境でのロボットによる地図生成は,自律ロボットナビゲーションにおいて重要な課題である。本論文では雑音の多い環境で空間的(Euclid)かつHough領域において,クラスタリングを用いてレーザレンジセンサデータから二次元線図を生成するためのアルゴリズムと一つの枠組みについて提示した。本論文の寄与するところは,(1)レーザレンジセンサデータから雑音除去のために,画像処理で一般的に用いられる密度ベースのクラスタリング法と数学的形態技法の適用性を明らかにした,(2)空間領域にクラスタリングを適用することで直線地図を生成する新しいアルゴリズムを提示した,(3)Hough領域においてクラスタリングを用いてロボットマッピングのための新しいアルゴリズムを提示した,さらに(4)サーバから遠隔でロボットの適切なカーネルをロード,デリート,インストールあるいは更新するための枠組みを提示した,点である。本枠組みは最も適したカーネルを選択し,オンラインフィードバックに基づいてサーバーから遠隔でそのパラメータを微調整する手段を提供するもので,このことは雑音の多い状態での動的環境で非常に有効であることを証明した。本論文で提示した技法の精度と性能は,従来の線分ベースのEKF-SLAMで検討し結果を比較した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *Hough変換 ,  *クラスタ化 ,  写像 ,  移動 ,  センサ ,  位置制御 ,  *地図作成 ,  雑音 ,  SLAM【移動ロボット】 ,  空間マッピング ,  *改変
準シソーラス用語： レーザレンジセンサ ,  *ロボットナビゲーション

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  測量学一般  (RC02010W)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラスタリング ,  雑音 ,  環境 ,  屋内 ,  ロボット ,  マッピング ,  アルゴリズム ,  枠組み