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J-GLOBAL ID：201702256887495024   整理番号：17A1351796

ドップラーレーダーを用いた特徴に基づく移動ロボットの位置決め:達成可能な精度【Powered by NICT】

Feature based moving robot localization using Doppler radar: Achievable accuracy

著者 (5件)： Guan Robin P. ,  Ristic Branko ,  Wang Liuping ,  Moran Bill ,  Evans Rob
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-6  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： Dopplerレーダは移動車両プラットフォームの大きなチーム構築における広い応用を見いだす可能性を有する低コスト・軽量センサである。Dopplerレーダからの測定に関連する非線形性のために,低コストのセンサから意味のある情報を抽出するために興味のあると困難である。Dopplerレーダと拡張Kalmanフィルタ(EKF)を用いた既知ランドマーク関連特徴ベースマップを用いた自己位置同定に関する筆者らの以前の研究に基づいて,本論文では,位置決めの効果とロボットの位置推定の精度に及ぼす特徴に基づく地図におけるランドマークの数を調べた。終端試料でCramer-Rao下限(CRLB)の計算は,ランドマークの数は1から2まで増加すると,CRLBは劇的な減少を有していたEKFの根平均二乗誤差(RMSE)は最初の4標識のための緩やかな誤差低減を示すことを示した。本論文で提示した結果は,特徴ベースロボット自己位置推定のための実験計画に関する重要なガイドラインを提供するであろう。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： *位置決め ,  実験計画法 ,  非線形性 ,  センサ ,  *Dopplerレーダ ,  *移動ロボット
準シソーラス用語： 自己位置推定 ,  誤差低減 ,  平均二乗誤差 ,  ロボット位置推定 ,  ランドマーク ,  拡張Kalmanフィルタ ,  軽量 , 【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 (2件)： ドップラーレーダー ,  ロボット