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J-GLOBAL ID：201802297435707676   整理番号：18A1678501

未知の関連を持つ特徴ベースSLAMのためのアンサンブルKalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

An Ensemble Kalman Filter for Feature-Based SLAM with Unknown Associations

著者 (4件)： Sigges Fabian (University of Goettingen, Institute of Computer Science, Germany) ,  Rauterberg Christoph (University of Goettingen, Institute of Computer Science, Germany) ,  Baum Marcus (University of Goettingen, Institute of Computer Science, Germany) ,  Hanebeck Uwe D. (Institute for Anthropomatics and Robotics Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory (ISAS), Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 1-7  発行年： 2018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： 本論文では,アンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)を用いてSLAM問題を解くための新しいアプローチを提案した。他のKalmanフィルタに基づく手法とは対照的に,EnKFは,状態を表現するために集合メンバーの小さな集合を使用し,従って,Kalmanフィルタで伝統的に使用される大きな共分散行列の計算を回避し,このアプローチを高次元状態空間における実行可能な応用にする。著者らのアプローチは,データ関連のための最適サブパターン割当(OSPA)メトリックを用いるだけでなく,SLAM問題領域への局在化のような地球科学的コミュニティからの技術を適応させる。次に,拡張Kalmanフィルタ(EKF)とFastSLAMによるアルゴリズムの結果を比較し,著者らの手法がEKFよりもロバストで,正確で,計算的に要求の少ない解を得ることを示し,FastSLAMと同様の結果を得た。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  高次元 ,  *Kalmanフィルタ ,  コミュニティ
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  地球科学 ,  局在化 ,  ホップ数 ,  状態空間 ,  共分散行列 ,  *EnKF , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： SLAM ,  アンサンブルKalmanフィルタ