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J-GLOBAL ID：202002290220225747   整理番号：20A0439459

姿勢SLAMを用いた自律探索のための仮想マップ【JST・京大機械翻訳】

Virtual Maps for Autonomous Exploration with Pose SLAM

著者 (3件)： Wang Jinkun (Stevens Institute of Technology,Department of Mechanical Engineering,Hoboken,NJ,USA,07030) ,  Shan Tixiao (Stevens Institute of Technology,Department of Mechanical Engineering,Hoboken,NJ,USA,07030) ,  Englot Brendan (Stevens Institute of Technology,Department of Mechanical Engineering,Hoboken,NJ,USA,07030)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IROS  ページ： 4899-4906  発行年： 2019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： ロボットのマッピング速度,地図不確実性,および状態推定不確実性を考慮して,未知環境における自律移動ロボット探査の問題を考察した。本論文では,より良いアクティブな位置確認のために適応されたセグメンテーション支援姿勢SLAMに基づいて構築された探索フレームワークを提示した。著者らは,潜在的変数として未知のランドマークを明示的にモデル化し,それらの期待される不確実性を予測する期待値最大化(EM)探索に関する著者らの以前の研究を構築し,SLAMのより高密度な事例におけるランドマーク状態の欠如を解決した。提案したシステムは,経路生成,位置認識予測,信念伝搬および仮想マップを用いた効用評価から成る。シミュレーション実験における性能を解析し,このアルゴリズムがより低いマッピングと位置決め誤差だけでなく,探索においてより高い被覆速度を維持することを示した。実時間適用性を無人地上車両で実証した。Copyright 2020 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： 不確実性 ,  被覆 ,  位置決め ,  *ロボット ,  シミュレーション ,  状態推定 ,  適応性 ,  アルゴリズム ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 経路生成 ,  EMアルゴリズム ,  ランドマーク ,  自律移動ロボット ,  未知環境 ,  自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 姿勢 ,  SLAM ,  自律 ,  探索 ,  仮想 ,  マップ