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J-GLOBAL ID：202102240687288402   整理番号：21A2528103

知的車両位置決めに用いられるオドメトリのドリフト共分散推定のための新しいオンラインアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Novel Online Approach for Drift Covariance Estimation of Odometries Used in Intelligent Vehicle Localization

著者 (5件)： Osman Mostafa (Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Hussein Ahmed (Intelligent Driving Function Department, IAV GmbH, 10587 Berlin, Germany) ,  Al-Kaff Abdulla (Intelligent Systems Lab (LSI), Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), 28911 Leganes, Spain) ,  Garcia Fernando (Intelligent Systems Lab (LSI), Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), 28911 Leganes, Spain) ,  Cao Dongpu (Waterloo Cognitive Autonomous Driving (CogDrive) Lab, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 23  ページ： 5178  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位置決めは,知的車両の基本的問題である。自律的に運転する車両では,まず,環境中にそれ自身を位置付ける必要がある。多くの異なるオドメトリ(ビジュアル,慣性,ホイールエンコーダ)は,自律車両位置確認のために過去数年を通して導入されてきた。しかし,そのようなオドメトリは,センサ測定の統合への依存によりドリフトに悩まされる。本論文では,オドメトリーにおけるドリフト誤差をモデル化し,ドリフト共分散推定(DCE)アルゴリズムを導入した。DCEアルゴリズムは,ドリフトに悩まない別のオンボードセンサの読みを用いて,オドメトリーの共分散を推定する。提案アルゴリズムを検証するために,Oxford RobotCarデータセットとEU長期運転データセットからのシーケンスと同様に,異なる条件におけるいくつかの実世界実験を用いた。3つの異なる融合ベース位置確認アルゴリズム(EKF,UKFおよびEH-無限)に対する共分散推定の影響を,用いたセンサの真の分散に基づいて計算した一定共分散の使用と比較して研究した。得られた結果は,位置決めの精度の改善に関して一定の共分散と比較して推定アルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  位置決め ,  *ドリフト ,  *共分散 ,  センサ ,  有効性 ,  適応フィルタリング
準シソーラス用語： 自律性 ,  推定アルゴリズム ,  *オンライン ,  *オドメトリ ,  *インテリジェント・ビークル ,  *共分散推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： インテリジェント車両 ,  局在化 ,  オドメトリドリフトエラー ,  共分散推定 ,  適応フィルタリング ,  rosベース

分類 (4件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  システム同定  (IA02040O) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (57件)：

• Urmson, C.; Anhalt, J.; Bagnell, D.; Baker, C.; Bittner, R.; Clark, M.; Dolan, J.; Duggins, D.; Galatali, T.; Geyer, C.; et al. Autonomous driving in urban environments: Boss and the urban challenge. J. Field Robot. 2008, 25, 425-466.
• Kelly, J.; Sukhatme, G.S. Visual-inertial sensor fusion: Localization, mapping and sensor-to-sensor self-calibration. Int. J. Robot. Res. 2011, 30, 56-79.
• Luo, R.C.; Chang, C.C. Multisensor Fusion and Integration: A Review on Approaches and Its Applications in Mechatronics. IEEE Trans. Ind. Inform. 2012, 8, 49-60.
• Duan, P.; Tian, G.; Wu, H. A multi-sensor-based mobile robot localization framework. In Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2014), Bali, Indonesia, 5-10 December 2014; pp. 642-647.
• Magrin, C.E.S.; Todt, E. Hierarchical Sensor Fusion Method Based on Fingerprint kNN and Fuzzy Features Weighting for Indoor Localization of a Mobile Robot Platform. In Proceedings of the 2016 XIII Latin American Robotics Symposium and IV Brazilian Robotics Symposium (LARS/SBR), Recife, Brazil, 8-12 October 2016; pp. 305-310.

タイトルに関連する用語 (4件)： オドメトリ ,  ドリフト ,  共分散推定 ,  オンライン