文献

J-GLOBAL ID：202202259973797942   整理番号：22A0780154

効率的なDSM-PF法に基づく移動ロボットの屋内環境マッピング【JST・京大機械翻訳】

Indoor Environment Mapping of Mobile Robot Based on Efficient DSM-PF Method

著者 (6件)： Wei Yuhai (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhang Hui (National Engineering Laboratory of Robot Visual Perception and Control Technology, School of Robotics, Hunan University, Changsha, China) ,  Zhong Hang (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Liu Li (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Jiang Yiming (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Wang Yaonan (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 4  ページ： 3672-3685  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 移動ロボットは,位置決めのためのオドメータシステムを使用して,環境情報を得るためにライダーセンサを使用して,同時位置決めとマッピング(SLAM)のプロセスを完了する。本論文は,Rao-Blackwellized粒子フィルタリング(RBPF)法の主要化に基づく効率的な二重同時最大化粒子フィルタ(DSM-PF)アルゴリズムを提案した。アルゴリズムの主要目的は,粒子姿勢の精度を改善し,粒子の重量を維持し,結果の品質を改善することである。移動ロボットによって発生する運動歪みのために,運動中のロボットの位置決め精度を改善するために,粒子姿勢化アルゴリズムを提案した。同時に,重量主要化アルゴリズムを提案して,各粒子の重量を維持し,粒子の分解を遅くし,粒子によって運ばれるマップの精度を改善した。さらに,再サンプリングを必要とする異なる粒子に対して,適応階層的再サンプリング法を実行し,より高い重みを持つ粒子を維持した。本論文では,提案したアルゴリズムの実現可能性を異なる屋内環境において検証した。実験結果は,アルゴリズムが粒子の分解を遅くして,減少から粒子数を防ぐことができることを示した。さらに,粒子再サンプリングの実験結果は,提案したアルゴリズムがより良いマッピング能力を有することを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  LIDAR ,  *ロボット ,  精度 ,  位置決め ,  *屋内環境 ,  センサ ,  *移動ロボット
準シソーラス用語： 環境情報 ,  粒子フィルタ ,  リサンプリング ,  位置決め精度 ,  粒子数 ,  粒子フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： DSM ,  PF ,  ロボット ,  屋内環境 ,  マッピング