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J-GLOBAL ID：201602204645641452   整理番号：16A0272496

確率的に蓄積したスキャン形状により過去を考慮したRao-Blackwellized Particle Filter SLAM

Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM considering previous data with probabilistically accumulated scan shapes

著者 (3件)： 原祥尭 (千葉工大 未来ロボット技術研究セ) ,  坪内孝司 (筑波大 システム情報系) ,  大島章 (Doog)
資料名： 日本機械学会論文集(Web)  (Bulletin of the JSME (Web))
巻： 82  号： 834  ページ： 15-00421(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0182B  ISSN： 2187-9761  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)

抄録/ポイント： 従来の地図生成(SLAM)手法では,ロボットの自己位置は現在のセンサデータのみに依存して推定される。そのため,屋外などの広大な環境や曲がり角などの見通しの悪い環境では,センサ視野が不足してスキャン形状(環境計測データ)が充分取得できず,地図生成に失敗してしまう問題があった。本稿では,時系列の複数のセンサデータを用いるように新たなモデル化を行い,過去から現在のセンサデータを確率的に蓄積することでスキャン形状の不足に対処する。過去を考慮することで充分なスキャン形状を利用でき,視野の限られたセンサでも自己位置推定の失敗を防いで正しい地図を生成できる。(著者抄録)

シソーラス用語： 地図 ,  *地図作成 ,  走査 ,  濾波器 ,  状態推定 ,  格子 ,  センサ ,  データ ,  不確実性 ,  *移動ロボット ,  *位置決め ,  Bayes推定 ,  Markov過程 ,  確率モデル ,  数学モデル

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (14件)：

• Bishop, C. M., Pattern recognition and machine learning, Springer (2006).
• Blanco, J. L., Gonzalez, J. and Fernandez-Madrigal, J. A., An optimal filtering algorithm for non-parametric observation models in robot localization, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (2008).
• Dellaert, F., Fox, D., Burgard, W. and Thrun, S., Monte carlo localization for mobile robots, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (1999).
• Grisetti, G., Stachniss, C. and Burgard, W., Improved techniques for grid mapping with rao-blackwellized particle filters, IEEE Transaction on Robotics, Vol. 23, No. 1 (2007), pp. 34-46.
• Grisetti, G., Kummerle, R., Stachniss, C. and Burgard, W., A tutorial on graph-based SLAM, IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, Vol. 2, No. 4 (2010), pp. 31-43.

タイトルに関連する用語 (4件)： 蓄積 ,  スキャン ,  過去 ,  SLAM