| 講演名 | 2004/3/12 移動ロボットにおける環境同定のための統計的アプローチ 金本 勝吉, 吉本 潤一郎, 石井 信, |
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| 抄録(和) | 移動ロボットを統計的手法に基づいて制御する状況では,状態遷移や観測過程に関する確率モデルが必要不可欠である.外部からの観測情報を利用すると,比較的簡単にこれらの確率モデルを獲得することができるが,コストが増すばかりでなく適応範囲が狭まる.本研究では,ロボットセンサによって獲得される観測時系列情報から状態遷移や観測の特性を同定する手法を提案する.提案手法では,環境の幾何学特性やセンサの非線形性を考慮することで,確率モデルとして環境の定式化を行う.そして,未知パラメータが最尤推定法に基づいて決定される.提案手法の性能を調べるために,人エデータと実データを用いて評価実験を行った.その結果として,本手法は外部からの観測情報を利用しなくてもロボットセンサの情報のみから良い精度で環境を同定できることが示された. |
| 抄録(英) | For controlling mobile robots within the framework of statistical inference, precise models of state transition and observation processes are crucial. Although these models can be obtained if the robot makes use of external information, such a setting makes the robot's applicability narrow and the implementation costly. In this study, we propose a method to identify these models from the robot's own observation. In this method, an environment is formulated as a parameterized probabilistic model in consideration of a geometric property and sensory non-linearity. The unknown parameters are determined based on the maximum likelihood estimation. We evaluated the performance of the proposed method using synthetic and real datasets. The results showed that the method successfully obtained the environmental model with a fairly good precision only from the robot's own sensory information. |
| キーワード(和) | 移動ロボット / 確率モデル / システム同定 / EMアルゴリズム / パーティクルフィルタ |
| キーワード(英) | Mobile robots / Probabilistic model / System Identification / EM algorithm / Particle Filter |
| 資料番号 | NC2003-204 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2004/3/12(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 移動ロボットにおける環境同定のための統計的アプローチ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Statistical Identification Method for Environmental Models of Mobile Robots |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 移動ロボット / Mobile robots |
| キーワード(2)（和/英） | 確率モデル / Probabilistic model |
| キーワード(3)（和/英） | システム同定 / System Identification |
| キーワード(4)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | パーティクルフィルタ / Particle Filter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金本 勝吉 / Katsuyoshi KANEMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉本 潤一郎 / Junichiro YOSHIMOTO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 科学技術振興機構CREST CREST, Japan Science and Technology Agency |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 石井 信 / Shin ISHII |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 2004/3/12 |
| 資料番号 | NC2003-204 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 734 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |