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J-GLOBAL ID：201802248335857783   整理番号：18A0095697

反復無香料H∞フィルタに基づく移動ロボットSLAM【JST・京大機械翻訳】

Iterated Unscented H∞ Filter Based Mobile Robot SLAM

著者 (4件)： Luo Yuan (重慶郵電大学信息无障碍工程与机器人技術研発中心 重慶400065) ,  Su Qin (重慶郵電大学信息无障碍工程与机器人技術研発中心 重慶400065) ,  Zhang Yi (重慶郵電大学信息无障碍工程与机器人技術研発中心 重慶400065) ,  Guan Guolun (重慶郵電大学信息无障碍工程与机器人技術研発中心 重慶400065)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 8  ページ： 306-311  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 移動ロボットの同期位置決めと構造化図(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)を緩和するために,悪いノイズの下での推定精度が低く,不一致とロバスト性が悪いという問題がある。本論文では,反復無痕跡H.に基づく新しい方法を提案した。フィルタのSLAMアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムでは,無香料変換を拡張H.に組み込んだ。フィルタリングにおいて,このシステムの状態平均と共分散を推定することにより,Jacobian行列を導出する必要がなく,線形化誤差累積を回避し,アルゴリズムの数値安定性を強化した。さらに,反復的更新方式により,観測情報を用いてシステム状態の平均値と共分散を補正し,推定誤差をさらに低減することができた。シミュレーション実験において,提案したアルゴリズム,EKF-SLAM,UKF-SLAM,およびCEHF-SLAMを,種々の環境と種々のノイズの下で比較した。結果により,提案したアルゴリズムは,異なるノイズの下で,高い推定精度および強いロバスト性を維持し,そして,異なる環境に適応することができ,そして,それは,効果的かつ実行可能なSLAMアルゴリズムであることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  *フィルタ ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  Jacobi行列 ,  *移動ロボット ,  位置決め ,  構造形成 ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  共分散
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  線形化 ,  推定精度 ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Simultaneous localization and mapping ,  Iterated unscented H∞ filter ,  Robustness ,  Estimation accuracy

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 反復 ,  香料 ,  移動ロボット ,  SLAM