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J-GLOBAL ID：201802288730974874   整理番号：18A1416211

ノンパラメトリックベイズモデルとSLAMの統合による地図と場所概念の逐次学習

Online Learning of Spatial Concepts and an Environmental Map by Integrating Nonparametric Bayesian Model and SLAM

著者 (5件)： 谷口彰 (立命館大) ,  萩原良信 (立命館大) ,  谷口忠大 (立命館大) ,  稲邑哲也 (国立情報学研) ,  稲邑哲也 (総合研究大学院大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.3D1-OS-37a-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人間の生活環境で動作するロボットは,未知環境においても適応的に環境の地図を生成し場所の概念を学習することが求められる。本研究では,周囲環境からの観測情報に基づき地図と場所概念を逐次的に獲得する手法SpCoSLAMを提案する。実験では,SpCoSLAMのオンライン学習アルゴリズムにより未知環境からの場所概念獲得が可能となることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *位置制御 ,  *地図作成 ,  *ノンパラメトリック法 ,  *Bayes推定 ,  地図 ,  *機械学習 ,  環境 ,  観測 ,  評価試験 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *SLAM【移動ロボット】 ,  周囲環境 ,  *逐次学習

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  製図,図学  (RA01080I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： SLAM ,  統合 ,  地図 ,  概念 ,  逐次学習