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J-GLOBAL ID：201802267095998440   整理番号：18A0186501

水中ロボットのためのSLAMにおける平方根立体求積法カルマンフィルタの応用【Powered by NICT】

The application of square-root cubature Kalman filter in SLAM for underwater robot

著者 (6件)： Li Xun (Shenzhen Power Supply Co., Ltd., Shenzhen China, 518020) ,  Feng Yingbin (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang Liaoning 110870, China) ,  Huang Ronghui (Shenzhen Power Supply Co., Ltd., Shenzhen China, 518020) ,  Zhang Xin (School of Mechanical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning 110870, China) ,  Liu Shungui (Shenzhen Power Supply Co., Ltd., Shenzhen China, 518020) ,  Ai Jingwen (Shenzhen Power Supply Co., Ltd., Shenzhen China, 518020)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 2183-2187  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： 水中ロボットの同時位置決めおよびマッピング(SLAM)のために,拡張Kalmanフィルタアルゴリズムは遅い収束速度,低い精度と貧弱な数値的安定性の問題があり,移動ロボットのための平方根立体求積法KalmanフィルタSLAMアルゴリズム(SRCKF SLAM)は立体求積法カルマンフィルター(CKF)原理に従って設計した。立体求積法規則は,非線形関数のGauss重みづけ積分を計算するために利用され,ロボットは粒子の重量を提起している。共分散の平方根はusedto replacetheシステム共分散行列,SLAMの精度に及ぼす打切り誤差の影響を低減する。シミュレーション結果はSRCKFアルゴリズムは高い推定精度,高速で安定な収束の利点,アルゴリズムの有効性を検証することを持つことを示した。Copyright 2018 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： シミュレーション ,  移動ロボット ,  共分散 ,  *ロボット ,  重みづけ ,  アルゴリズム ,  *Kalmanフィルタ ,  位置決め
準シソーラス用語： 推定精度 ,  共分散行列 ,  非線形関数 ,  収束速度 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *求積法 ,  *水中ロボット , 【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 (7件)： 水中ロボット ,  SLAM ,  平方根 ,  立体 ,  求積法 ,  カルマンフィルタ ,  応用