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J-GLOBAL ID：201702245561041883   整理番号：17A1274941

ファジィ論理を用いた信頼性のあるセンサの拡張Kalmanフィルタベース融合【Powered by NICT】

Extended Kalman Filter based fusion of reliable sensors using fuzzy logic

著者 (3件)： Das Tanmoy Kumar (Department of Industrial Systems Engineering, Asian Institute of Technology, Pathumthani, Thailand) ,  Harischandra P. A. Diluka (Department of Industrial Systems Engineering, Asian Institute of Technology, Pathumthani, Thailand) ,  Abeykoon A. M. Harsha S. (Department of Industrial Systems Engineering, Asian Institute of Technology, Pathumthani, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MERCon  ページ： 58-63  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： 自律ロボットのための正確な位置決めは無人ロボットの世界の進歩が必要である。ロボットを位置決めするために,多重位置センサを融合させるために使用した確率的アルゴリズム。しかしこのプロセスのセンサの故障は,これらのアルゴリズムの性能を低下させる。知能を持つこれらの確率的モデルを容易にするために必要になる。本論文では,ロボットの自律操縦のための賢明な局部化技法を提案した。ロボットの局在化は,三種類の拡張Kalmanフィルタ(EKF)とKalmanフィルタ(KF)を用いた位置センサを融合することにより行った。融合法はセンサ間の相対誤差の軌道を維持し,それに応じて各センサの信頼性因子を決定することにより知的になった。各センサの信頼性因子を予測するために採用されているファジィ推論モデル。各センサの予測信頼性によると,誤差共分散行列が構成され,これは従来のKFとEKFアルゴリズムに供給される。これは知的センサを融合する融合アルゴリズムを助け,最終出力はより正確であった。高精度局在は融合のインテリジェント法によって達成される。シミュレーションは三位置センサを考慮したMATLABで実施した。シミュレーションはセンサの1つは,誤った決定と伝統的なアルゴリズムを用いた新しい融合アルゴリズムの出力結果を比較して検証した。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： 位置センサ ,  *ファジィ論理 ,  自律ロボット ,  ファジィ推論 ,  アルゴリズム ,  *信頼性 ,  *Kalmanフィルタ ,  ロボット ,  確率モデル ,  *センサ ,  多重化 ,  予測
準シソーラス用語： MATLAB ,  インテリジェントセンサ ,  *拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： ファジィ論理 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  融合