文献

J-GLOBAL ID：201502220264846977   整理番号：15A0594012

マルコフランダム場を用いた荒地の統一的マッピングモデル

Unified Terrain Mapping Model With Markov Random Fields

著者 (3件)： TSE Rina (Cornell Univ., NY, USA) ,  AHMED Nisar R. (Univ. Colorado Boulder, CO, USA) ,  CAMPBELL Mark (Cornell Univ., NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 31  号： 2  ページ： 290-306  発行年： 2015年04月 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動ロボットの走行のための環境情報として荒地の地図作成へのマルコフランダム場の応用を論じる。地上に設定した格子空間座標系の各点において,移動ロボットに搭載した環境センサの位置姿勢推定値とセンサ座標系における各座標点の高さ測定値,および両者間の依存性を確率変数とする,高さの空間的相関をもつマルコフランダム場による地図作成システムの定式化を示した。観測後の高さの確率分布から平均2乗誤差最小による高さの混合ガウス分布の平均と推定誤差の算出法を示した。次に,同じガウスマルコフ型モデルをもとに,荒地の粗さ度の最尤推定を抽出するため,ノイズのないデータ集合を用いるスーパーバイザ型学習法と,ノイズを含む観測値の集合をもちいる非スーパーバイザ型学習法のアルゴリズムを示し計算量の縮減法を示した。位置姿勢推定用として慣性計測装置とGPS,環境センサとしてレーザ距離センサを搭載した車輪移動ロボットを用いた屋外環境の地図作成と障害物の縁検出,および地形の粗さ度推定の実験結果を示した。

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *地図作成 ,  Markov過程 ,  確率モデル ,  モデル ,  センサ ,  推定 ,  計測器 ,  障害物回避 ,  地形 ,  センサフュージョン ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  *荒地 ,  マルコフ確率場 ,  *マッピングモデル ,  確率変数 ,  位置推定 ,  姿勢推定 ,  距離センサ ,  レーザ応用計測 ,  慣性計測装置 ,  *車輪移動ロボット ,  *屋外環境 ,  障害物検出

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 (4件)： ランダム場 ,  荒地 ,  マッピング ,  モデル