移動ロボットのための信頼性のあるモンテカルロ位置決め【JST・京大機械翻訳】

Akai Naoki

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215925033333 整理番号：22P0346914

移動ロボットのための信頼性のあるモンテカルロ位置決め【JST・京大機械翻訳】

Reliable Monte Carlo Localization for Mobile Robots

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発行年： 2022年05月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

信頼性は,完全自律ロボットシステムの安全性保証を実現するための重要因子である。本論文では,移動ロボット位置確認における信頼性に焦点を当てた。モンテカルロ位置確認(MCL)は移動ロボットの局在化に広く用いられている。しかし,MCL推定の信頼性を決定する方法がないので,その安全性を保証するのは,まだ困難である。本論文では,ロバストな位置決め,信頼性推定,および迅速な再局在化を同時に可能にする新しい位置確認フレームワークを提案した。提案手法はMCLのそれに類似の推定法を用いて実装できる。方法は,局所化を実行する間,既知で未知の障害物を推定することによって,環境変化への位置確認ロバスト性を増加させることができた。しかし,課程の局所化失敗は予想誤差によって発生する。この方法はまた,局所化が失敗するかどうかを知ることができる信頼性推定関数を含む。さらに,この方法は,重要度サンプリングを通して大域的位置確認法をシームレスに統合できる。その結果,故障からの急速な再局在化は,グローバル位置確認のノイズ影響を緩和する間,実現することができた。3種類の実験を通して,ロバスト位置確認,自己故障検出,および迅速な故障回復を実行する信頼できるMCLを実現できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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