移動ロボットのロバストな位置推定のための動的なセンサ統合における位置情報の解析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-053

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): Analysis on the Position Information of Dynamic Sensor Data Fusion for Robust Localization

著者名: 巣山 慶太(名古屋大学),舟洞 佑記(名古屋大学),道木 慎二(名古屋大学),道木 加絵(愛知工業大学)

著者名(英語): Suyama Keita(Nagoya University),Yuki Funabora(Nagoya University),Shinji Doki(Nagoya University),Kae Doki(Aichi Institute of Technology)

キーワード: 自己位置推定,パーティクルフィルタ,センサフュージョン

要約(日本語): 移動ロボットの自己位置推定問題において，様々なセンサの同時利用が注目されている．特性の異なるセンサを増設し，環境から得る情報量を増やすことで，位置推定のロバスト性向上が期待できる．パーティクルフィルタを用いた位置推定においては，センサ毎に算出した存在確率の積で統合していた．確率の積は同時確率に相当し，尤もらしい位置が推定される一方で，真の位置での存在確率が低いバイアス分布が一つでもある場合，大きな位置推定を生じる．本研究では，バイアス分布は相対的に少ないという過程の下，動的にバイアス分布を排除して位置推定を行う手法を提案してきた．本稿では，提案手法の実環境下の位置推定において統合の妥当性を検証する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 888 Kバイト