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J-GLOBAL ID：202002289505408156   整理番号：20A1908156

確率的手法を用いた移動ロボットのSLAMと運動学パラメータの同時推定

著者 (1件)： 前山祥一 (香川大 創造工)
資料名： システム/制御/情報  (システム制御情報学会誌)
巻： 64  号： 8  ページ： 310-315  発行年： 2020年08月15日 
JST資料番号： G0902A  ISSN： 0916-1600  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・車輪型移動ロボットを例に,自己位置と地図を同時に推定するSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と,運動学パラメータの推定を同時に行う手法の解説。
・運動学パラメータは通常は事前のキャリブレーションにより同定するが,その誤差の積算が位置推定に影響を及ぼすため,SLAMと運動学パラメータを同時推定することは重要。
・同時推定は非線形問題で,SLAMの状態変数に運動学パラメータを追加した拡大系により解き,例としてAUKF(Augmented Unscented Kalman Filter)を用いた解法を紹介。
・実機を用いた実験にて,推定自己位置の誤差と相関がある運動学パラメータは環境中の特徴点であるランドマークの観測で微修正されることを確認し,ランドマークの誤認識をいかに防ぐかが重要であることを提示。

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *位置測定 ,  Kalmanフィルタ ,  標識 ,  地図作成 ,  確率推論 ,  パラメータ推定 ,  位置決め ,  誤差解析 ,  状態推定 ,  位置制御
準シソーラス用語： *車輪型移動ロボット ,  *位置推定 ,  ランドマーク

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (19件)：

• [1] T. Tsubouchi: Introduction to simultaneous localization and mapping; Journal of Robotics and Mechatronics, Vol. 31, No. 3, pp. 367-374 (2019)
• [2] 友納: 移動ロボットのための確率的な自己位置推定と地図構築; 日本ロボット学会誌, Vol. 29, No. 5, pp. 423-426 (2011)
• [3] S. Thrun, W. Burgard and D. Fox: Probabilistic Robotics, The MIT Press (2006)
• [4] 友納:SLAM入門-ロボットの自己位置推定と地図構築の技術, オーム社(2018)
• [5] 上田: 詳解 確率ロボティクス, 講談社(2019)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率的手法 ,  ロボット ,  SLAM ,  運動学 ,  パラメータ ,  同時推定