画像情報を用いた位置認識手法におけるノイズに対するロバスト性の検証

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-043

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Robustness Verification Against Noise of Self-localization Method Using Image Information

著者名: 馬躍航（東京工芸大学）,渡邊香（東京工芸大学）,鈴木秀和（東京工芸大学）

著者名(英語): Yuehang Ma (Graduate School, Tokyo Polytechnic University),Kaori Watanabe (Graduate School, Tokyo Polytechnic University),Hidekazu Suzuki (Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University)

キーワード: ロボカップ中型リーグ|自己位置|ノイズに対するロバスト性|遺伝アルゴリズム|RoboCup Middle Size League|Self-Localization|Robustness Against Noise|Genetic Algorithm

要約(日本語): 近年，人工知能の発展を目的として開催される自律移動ロボットの競技大会として，RoboCup MSL(ロボットサッカー中型リーグ)がある．RoboCup MSLにおいて，ロボット同士の協調行動や高度な戦略的動作を実現するためには自機の位置を推定する自己位置同定が必要不可欠である．本研究では，全方位画像から得た白線情報とフィールドデータを照合するモデルマッチング法による自己位置同定手法を構築し，その処理を実時間で行うために，自己位置の探索に遺伝的アルゴリズム(GA)を利用する．さらに，この手法のノイズに対する

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 834 Kバイト