Generation of Large-size Maps by a Mobile Robot Using Low-Accuracy Sensors

使用低精度传感器的移动机器人生成大尺寸地图

• 批准号: 19700192
• 负责人: TANAKA Kanji
• 金额: $ 2.32万
• 依托单位: University of Fukui (2008)Kyushu University (2007)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19700192/
• 关键词: アルゴリズム; 画像; 文章; 音声等認識; 情報システム; 知能ロボティクス; モデル化; 画像、文章、音声等認識

移動ロボットのリアルタイム地図学習(SLAM)問題に対し,低精度センサに有効な手法群を開発し,実用的な低精度RFIDセンサを用いた大規模地図生成システムを実現した.具体的には,まず,(1)低精度センサに有効なコンパクト・高速なSLAM手法(LSH-PF手法)を開発した.また,(2)地図全体誤差を低減する平滑化手法(グラフィカルSLAM手法)を開発した.さらに,(3)低精度・小規模な地図群を位置合せ・統合して大規模・高精度な地図を生成する「低精度センサSLAM手法」を開発した.

针对移动机器人的实时地图学习（SLAM）问题，我们开发了一组对低精度传感器有效的方法，并利用实用的低精度RFID传感器实现了大规模地图生成系统。具体来说，首先, ,(1) 紧凑且高速的 SLAM 方法对低精度传感器有效（此外，(2) 开发了一种平滑方法（图形 SLAM 方法），以减少整体地图误差；(3) 对齐和集成低精度、小比例的地图组。我们开发了一种“低精度传感器 SLAM 方法”。 ' 生成大比例尺、高精度地图。

项目成果

高次特徴地図のためのE2LSHに基づくモンテカルロ自己位置推定

基于E2LSH的高阶特征图蒙特卡洛自定位

• 发表时间: 2009
• 期刊: 92(1)
• 作者: 田中完爾

A Scalable Algorthm for Monte Carlo Localization Usting an Incremental E2LSH-Database of High Dimensional Features

使用高维特征增量 E2LSH 数据库进行蒙特卡罗定位的可扩展算法

• 发表时间: 2008
• 期刊: Proceedings of the 2008 IEEE Intematonal Conference on Robotics and Automation(掲載確定) (in press)
• 作者: Kanji;Tanaka・Eiji;Kondo
• 通讯作者: Kondo

On the scalability of robot localization using high-dimensional features

利用高维特征的机器人定位的可扩展性

• 发表时间: 2008
• 期刊: Proceedings of IAPR International Conference on pattern recognition 1
• 作者: Takeshi Ueda;Kanji Tanaka
• 通讯作者: Kanji Tanaka

A supervised learning approach to robot localization using a short-range RFID sensor

• DOI: 10.1093/ietisy/e90-d.11.1762
• 发表时间: 2007-11-01
• 期刊: IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS
• 影响因子: 0.7
• 作者: Tanaka, Kanji;Kimuro, Yoshihiko;Matsumoto, Michihito
• 通讯作者: Matsumoto, Michihito

移動ロボットによるRFID環境の認識と自己位置推定

移动机器人的RFID环境识别和自我定位

• 发表时间: 2007
• 作者: 山中郷平;田中完爾;岡田伸廣;近藤英二
• 通讯作者: 近藤英二