文献

J-GLOBAL ID：201802210187227257   整理番号：18A1495725

環境磁場を用いた走査マッチングの強化

Enhancement of Scan Matching Using an Environmental Magnetic Field

著者 (7件)： RAHOK Sam Ann (National Inst. of Technol., Oyama Coll., Tochigi, JPN) ,  ONEDA Hirohisa (National Inst. of Technol., Yuge Coll., Ehime, JPN) ,  NAKAYAMA Taichi (National Inst. of Technol., Oyama Coll., Tochigi, JPN) ,  INOUE Kazumichi (National Inst. of Technol., Oyama Coll., Tochigi, JPN) ,  OSAWA Shigeji (National Inst. of Technol., Yuge Coll., Ehime, JPN) ,  TANAKA Akio (National Inst. of Technol., Oyama Coll., Tochigi, JPN) ,  OZAKI Koichi (Utsunomiya Univ., Tochigi, JPN)
資料名： Journal of Robotics and Mechatronics  (Journal of Robotics and Mechatronics)
巻： 30  号： 4  ページ： 532-539  発行年： 2018年08月20日 
JST資料番号： L0735A  ISSN： 0915-3942  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 走査マッチングは,既知環境における移動ロボットのための最も信頼できる位置決め法の1つである。しかし,予想外の姿勢シフトはその主要な問題である。環境内で生じる磁場である環境磁場を用いる方法を提案し,この問題に取り組んだ。主に地磁気場に言及する環境磁場は時間によってほとんど変化しない。移動ロボットの姿勢を補償するために用いることにより,この固有の特性は,よりロバストな位置決め法を与える走査マッチングを強化する手段を提供する。本研究は,環境磁場を用いて移動ロボットの姿勢を補償する方法を述べた。実験を行い,提案の方法による移動ロボットは,ナビゲーション中に姿勢の不規則な変化が生じても回復できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *自律ロボット ,  *知能ロボット ,  ロバスト性 ,  位置決め ,  走査 ,  地球磁場 ,  磁気センサ ,  *マッチング ,  方向 ,  補償 ,  移動 ,  運動制御 ,  計算制御 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  *スキャンマッチング ,  ナビゲーション【ロボット】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• F. Gustafsson, F. Gunnarsson, N. Bergman, U. Forssell, J. Jansson, R. Karlsson, and P.-J. Nordlund, “Particle Filter for Positioning, Navigation, and Tracking,” IEEE Trans. Signal Process, Vol.50, No.2, pp. 425-437, 2002.
• S. Thrun, “Particle Filters in Robotics,” UAI’02 Proc. of the 18th Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence, pp. 511-518, 2002.
• M. D. Breitenstein, F. Reichlin, B. Leibe, E. Koller-Meier, and L. Van Gool, “Robust Tracking-by-detection using a detector confidence particle filter,” Proc. of IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 1515-1522, 2009.
• S. Thrun, D. Fox, W. Burgard, and F. Dellaert, “Robust Monte Carlo Localization for Mobile Robots,” Artificial Intelligence J., Vol.128, pp. 99-141, 2011.
• S. Kristensen and P. Jensfelt, “An Experimental Comparison of Localisation Methods, the MHL Sessions,” Proc. of IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, pp. 992-997, 2003.

タイトルに関連する用語 (5件)： 環境 ,  磁場 ,  走査 ,  マッチング ,  強化