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J-GLOBAL ID：201702227365604826   整理番号：17A1271835

位置決めと地図作成のための走行距離計測誤差のGauss過程の推定【Powered by NICT】

Gaussian process estimation of odometry errors for localization and mapping

著者 (4件)： Hidalgo-Carrio Javier (DFKI - Robotics Innovation Center, Robert- Hooke-Str. 1, 28359 Bremen, Germany) ,  Hennes Daniel (DFKI - Robotics Innovation Center, Robert- Hooke-Str. 1, 28359 Bremen, Germany) ,  Schwendner Jakob (DFKI - Robotics Innovation Center, Robert- Hooke-Str. 1, 28359 Bremen, Germany) ,  Kirchner Frank (Department of Mathematics and Informatics, University of Bremen, 28359 Bremen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 5696-5701  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ロボット工学における初期ので走行距離計測法の性能は,移動ロボットのための定数研究になっている。これは局在性に対するその直接影響に起因した。姿勢誤差は推測航法システムにおける非有界成長し,その不確実性は,位置決めおよびマッピング(SLAM)における負の影響を持っている。期待と実際の姿勢状態間の差,残差の観点から推測航法性能は確率的運動モデルにおける統計誤差あるいは不確実性に関連している。Gauss過程(GP)を用いたモデルオドメトリ誤差への新しいアプローチを提示した。手法は非線形パラメトリック運動モデルとグランドトルース訓練データの残差についてのGPを獲得する。結果はパラメトリックモデルに関して信念を強化するために,期待値とその不確実性を提供する走行距離計測残差を通したGPである。位置決めおよびマッピングは,包括的なGPオドメトリ残差モデルから利益を得た。アプローチは非構造化環境における惑星ローバに適用した。提案アプローチでは,画像フレームを計算し,効果的にキーフレームを効率よく記述することにより視覚SLAMを増強することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *測定誤差 ,  *位置決め ,  *Gauss過程 ,  *地図作成 ,  *走行 ,  残差 ,  *走行距離 ,  視覚 ,  *距離測定 ,  移動ロボット
準シソーラス用語： オドメトリ ,  運動モデル ,  SLAM ,  デッドレコニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地図作成 ,  走行距離 ,  計測誤差 ,  Gauss過程 ,  推定