誤差共分散行列の座標変換による影響の評価と 可動部に固定のカメラによる自己位置推定精度向上のための手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20063

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2020/09/17

タイトル(英語): Evaluation of Effect of Coordinate Transformation of Error Covariance and a Method to Improve Accuracy of Self-localization with a Camera fixed to Movable Part

著者名: 宮城 秀康(ものづくりネットワーク沖縄)

著者名(英語): Hideyasu Miyagi(General Incorporated Associated Monodukuri Network Okinawa)

キーワード: 自己位置推定|無香料カルマンフィルタ|座標変換|誤差共分散行列|ランドマーク|カメラ|self-localization|unscented Kalman filter|coordinate transformation|error covariance matix|landmark|camera

要約(日本語): 誤差共分散行列の適切な評価により、無香料カルマンフィルタに基づいた自動走行車両の自己位置推定の正確さを向上させる手法を提案する。_x000D_ まず誤差共分散行列の座標変換の逆変換や合成変換による変化を導出する。_x000D_ 次に機械的ノイズと座標変換を考慮した誤差共分散行列を無香料カルマンフィルタに与えることで、ランドマークをよく捉える可動部にカメラを取り付けた電動カートの自己位置推定の精度が改善することを示す。_x000D_ _x000D_

要約(英語): A method of improving accuracy of UKF-based self-localization of autonomous vehicles by proper evaluation of error covariance matrices is suggested._x000D_ First, we derive the effects of inverse or composition of coordinate transformation(s) on error covariance matrices._x000D_ Second, we demonstrate that the precision of landmark-based self-localization of a vehicle is improved by using a camera fixed to movable part that better tracks the landmarks if error covariance matrices fed to UKF reflect the mechanical noise and coordinate transformations properly._x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,075 Kバイト