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J-GLOBAL ID：201802221588445992   整理番号：18A0817041

Gauss混合物の期待に基づくUndelaID距離だけのSLAMのための効率的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An efficient approach for undelayed range-only SLAM based on Gaussian mixtures expectation

著者 (4件)： R.Fabresse Felipe (University of Seville, Escuela Tecnica Superior de Ingenieria, Camino de los Descubrimientos s/n, 41092 Sevilla, Spain) ,  Caballero Fernando (University of Seville, Escuela Tecnica Superior de Ingenieria, Camino de los Descubrimientos s/n, 41092 Sevilla, Spain) ,  Maza Ivan (University of Seville, Escuela Tecnica Superior de Ingenieria, Camino de los Descubrimientos s/n, 41092 Sevilla, Spain) ,  Ollero Anibal (University of Seville, Escuela Tecnica Superior de Ingenieria, Camino de los Descubrimientos s/n, 41092 Sevilla, Spain)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 104  ページ： 40-55  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,無線ベースのセンサを用いるとき,低重量範囲のみのデバイスがロボットとランドマーク間の相補的連続推定を提供できる空中ロボットにおいて特に関心がある,距離のみの同時位置決めとマッピング(RO-SLAM)について述べた。空中ロボットにおける他の一般的に使用されているセンサと比較して,距離のみのセンサはより大きな距離で動作し,それらは低コストである。しかし,範囲のみの観測に固有の球状シェル均一分布は,この問題を解決するために使用できるアプローチを制限する重要な技術的挑戦をもたらす。本論文では,Gauss混合モデル(GMM)に基づくアンジュelマルチ仮説拡張Kalmanフィルタ(EKF)アプローチと,その効率を改善するための状態ベクトルの減少したパラメータ化について述べた。本論文ではまた,新しいロボット-ランドマークとランドマーク-ランドマーク距離のみの観測モデルを提案した。これは,減少したパラメータ化を利用したEKF-SLAMに対するものである。最後に,ビーコンパラメータの独立性に基づいて仮説重みを更新するための新しい方式を提案した。この方法を,最初にシミュレーションにより検証し,他の最先端の方法との結果を比較し,いくつかの無線ベースの距離のみのセンサと空中ロボットを用いた3D RO-SLAMの実実験で検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  パラメタリゼーション ,  三次元 ,  Kalmanフィルタ ,  センサ ,  位置決め
準シソーラス用語： 観測モデル ,  状態ベクトル ,  拡張Kalmanフィルタ ,  Gauss混合モデル ,  一様分布 ,  ランドマーク ,  ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 距離のみの同時位置決めとマッピング ,  ロボットの位置決め ,  Kalmanフィルタリング ,  Gauss混合モデル

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)： 混合物 ,  期待 ,  SLAM