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J-GLOBAL ID:201502262186034485   整理番号:15A0164702

GPSおよび連続画像をセンサ統合に用いた環境変動に頑強な自己位置推定

Robust Localization in Environmental Variation Using GPS and Sequential Images to Sensor Integration
著者 (4件):
資料名:
巻: 51  号:ページ: 57-63  発行年: 2015年01月31日 
JST資料番号: S0104A  ISSN: 0453-4654  CODEN: KJSRA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本研究は,従来手法である特徴点を用いた画像場所認識手法の代替として,ロボットから一定距離ごとに取得した連続画像を用いたSeqSLAMを導入することにより,周辺環境に左右されず機能するロバストな自己位置推定法を提案した。しかし,SeqSLAMの画像場所認識は見通しの良い環境下では高精度なマッチングを行うことが難しいため,GPSを含め複数観測値とGyrodometryモデルによるデッドレコニングをDivided Difference Filter(DDF)により統合した。大学構内での走行実験により,GPS観測値が得られない場合や夜間でも高精度かつ安定した自己位置推定が可能なことを確認した。
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分類 (2件):
分類
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ロボットの運動・制御  ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器 
引用文献 (12件):
  • 1) D. Maier and A. Kleinar: Improved GPS Sensor Model for Mobile Robots in Urban Terrain, Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Anchorage, Alaska, 4385/4390 (2010)
  • 2) K. Konolige, J. Bowman, J.D. Chen, P. Mihelich, M. Calonder, V. Lepetit and P. Fua: View-Based Maps, Proc. of The International Journal of Robotics Research, 29-8, 941/957 (2010)
  • 3) M. Cummins and P. Newman: FAB-MAP: Probabilistic localization and mapping in the space of appearance, Proc. of The International Journal of Robotics Research, 27-6, 647/665 (2008)
  • 4) J. Borestein and L. Feng: Gyrodometry: A New Method for Combining Data from Gyros and Odometry in Mobile Robots, Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Minnesota, USA, 1, 423/428 (1996)
  • 5) T. Saito and Y. Kuroda: Mobile Robot Localization using Multiple Observations based on Place Recognition and GPS, Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Karlsruhe, Germany, 1540/1545 (2013)
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