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J-GLOBAL ID：201502284603449425   整理番号：15A0741470

直交仮定のある二次元EKF-SLAMの使用による室内の斜面とエッジの検出

Indoor Slope and Edge Detection by using Two-Dimensional EKF-SLAM with Orthogonal Assumption

著者 (4件)： LV Jixin (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN) ,  KOBAYASHI Yukinori (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN) ,  EMARU Takanori (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN) ,  RAVANKAR Ankit A. (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 12  号： Apr  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年04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： 室内環境では,同時位置確認・マッピング(SLAM)において斜面とエッジの検出は重要な問題であり,これは移動ロボット自律航法に対する基本的要件である。斜面検出によって,ロボットはよりトラバースできる領域を見出すことができ,一方でエッジ検出はロボットが転倒することを防ぐことができる。三次元(3D)解は通常大量の記憶と高計算コストを必要とする。本研究では,構造化室内領域で斜面・エッジ検出と線区分ベース拡張KalmanフィルタSLAM(EKF-SLAM)を結合する効率的な二次元(2D)解を提案している。水平走査と垂直走査を行うために,二つの固定2Dレーザレンジファインダ(LRF)を使用するようにロボットを設計する。局所領域直交仮定により,斜面とエッジは各垂直走査から線区分へ素早くモデル化し,次にEKF-SLAMフレームワークに併合する。EKF-SLAMフレームワークは,反復性最緊密点(ICP)の尾応用がデッドレコニング誤差を補償するのに必要かどうかを自動決定できる最適予測モデルの特徴を有する。実験結果によって,提案アルゴリズムはエッジと斜面の重要な情報を含む正確な2D地図を素早く構築できることを示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *位置制御 ,  *地図作成 ,  エッジ検出 ,  Kalmanフィルタ ,  屋内環境 ,  斜面 ,  二次元 ,  *移動ロボット ,  機械要素 ,  航法 ,  特徴抽出 ,  推定 ,  原価 ,  *SLAM【移動ロボット】 ,  ロボットプラットフォーム ,  拡張Kalmanフィルタ ,  計算コスト ,  車輪型ロボット
準シソーラス用語： デッドレコニング ,  角度推定 ,  室内環境 ,  車輪移動ロボット

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 (6件)： 仮定 ,  EKF ,  SLAM ,  室内 ,  斜面 ,  エッジ