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J-GLOBAL ID：202202294741610622   整理番号：22A1101717

多重非ホロノミック移動ロボットシステムのための異常弾性相対姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

Anomaly Resilient Relative Pose Estimation for Multiple Nonholonomic Mobile Robot Systems

著者 (4件)： Wang Yuanzhe (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Liu Xinghua (Department of Power Grid Information and Control Engineering, School of Electrical Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Kang Yu (Department of Automation, School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Ge Shuzhi Sam (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 16  号： 1  ページ： 659-670  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  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： 本論文では,異常センサ測定に対する多重移動ロボットシステムのための弾性相対姿勢推定問題を検討した。実際の実装では,ステレオカメラ,レーザレンジファインダなどの隣接ロボット検出に用いるセンサが予測できない異常に悩まされ,各ロボットが更なる協調アルゴリズム設計のためにその隣人の満足な相対姿勢推定を得られるように,弾力的な相対姿勢推定アプローチを提案する。提案アプローチでは,最適Kalman推定を局所状態推定の加重和として分解して,それに基づいて凸最適化問題を定式化して,弾力性推定を生成した。類似の問題を研究する既存の手法の大部分とは異なり,統計あるいは異常の境界が前もって知られていると仮定すると,提案の手法はこの仮定によって制限されない。提案方法の有効性を,数値シミュレーションと実際のロボット実験によって実証した。提案手法はセンサ異常がない場合のKalmanフィルタに匹敵し,一方,相対姿勢推定誤差の有界性は異常観測の下で保証できることを示した。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： 推定 ,  *ロボット ,  *弾性 ,  状態推定 ,  *多重化 ,  Kalmanフィルタ ,  限界 ,  センサ ,  定式化
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  ステレオカメラ ,  推定誤差 ,  *姿勢推定 ,  凸最適化問題 ,  *運搬ロボット ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  通信網  (ND07030A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  非ホロノミック ,  移動ロボットシステム ,  弾性 ,  姿勢推定