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J-GLOBAL ID：201902263930746524   整理番号：19A2185484

LaserVAEによる特徴量生成とその特徴量に基づいた大域自己位置推定

LaserVAE for Feature Description and an Application of Global Self-localization

著者 (3件)： 脇田翔平 (和歌山大学システム工学部) ,  中村恭之 (和歌山大学システム工学部) ,  八谷大岳 (和歌山大学システム工学部)
資料名： 計測自動制御学会論文集  (Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers)
巻： 55  号： 7  ページ： 476-483(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： S0104A  ISSN： 0453-4654  CODEN： KJSRA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 正確な大域的自己位置推定のために,レーザスキャンデータの特徴量生成のための研究が活発に行われている。特徴量生成に対する主なアプローチは,特定の環境,例えばオフィスや廊下に関する人間の知識に基づく特徴記述子を設計することである。しかしながら,セキュリティパトロールロボットのような実際のロボットナビゲーションタスクでは,ロボットは様々な環境に適用され,ユーザがあらゆる環境で設計を調整する必要がある場合には高価である。このような問題を軽減するために,距離測定の限界によりレーザスキャンデータで頻繁に現れる非連続遷移を検出するステップエッジ検出器を導入することにより,最先端の変分オートエンコーダ(VAE)を拡張することを提案した。“LaserVAE”と呼ぶ著者らが提案の方法により,レーザスキャンの特徴記述子を所定の未知の環境で自動的に調整した。二次元レーザスキャナによる実際の自己位置推定の実験を通して,提案した方法の有効性を実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *情報 ,  *推定 ,  統制索引語 ,  移動 ,  光走査 ,  データ ,  エッジ検出 ,  *自己位置推定 ,  *特徴量 ,  *自己符号化器 ,  ICPアルゴリズム
準シソーラス用語： *オートエンコーダ ,  レーザスキャン ,  ロボットナビゲーション ,  距離データ ,  特徴記述子 ,  反復クロセストポイント

著者キーワード (3件)： レーザ ,  スキャンマッチング ,  大域的自己局在化

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (21件)：

• 1) K. Konolige and K. Chou: Markov localization using correlation, IJCAI'99, 1154/1159 (1999)
• 2) F. Dellaert, D. Fox, W. Burgard and S. Thrun: Monte Carlo Localization for Mobile Robots, ICRA'99, 1322/1328 (1999)
• 3) J.S. Gutmann, T. Weigel and B. Nebel: Fast, Accurate, and Robust Self-Localization in Polygonal Environments, IROS'99, 1412/1419 (1999)
• 4) P. Jensfelt and S. Kristensen: Active Global Localization for a Mobile Robot Using Multiple Hypothesis Tracking, IEEE Trans. on Robotics and Automation, 17-5, 748/760 (2001)
• 5) 友納正裕:ユークリッド変換に不変な特徴量を用いた二次元スキャンマッチング方式,日本ロボット学会誌,25-03, 66/77 (2007)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特徴量 ,  自己位置推定