自律移動体の非線形確率モデルの構築と高速高精度自己位置推定法の新展開

自主移动物体非线性随机模型构建及高速高精度自定位方法新进展

基本信息

  • 批准号:
    22K12211
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

移動ロボット,ドローンといった自律移動体を屋内や遮蔽物の多い都市空間,あるいは移動する障害物の多い生活環境へも対応可能にするための鍵となる能力は,様々なセンサ計測値を統合して自己位置・姿勢および環境地図を高精度かつ高速に推定する能力である.自律移動体に特化した確率過程モデルと統計的推論の枠組みを構築して,精度が高くかつ効率的な推定能力を可能にする基盤をつくることを目指して研究を行った.まず,自律移動体の非線形運動モデルをリー群・リー代数理論によってとらえ,そこに確率変数を持ち込んで確率過程と統計的推論の枠組みを整理した.これにより運動モデルの状態の確率分布推移が"平均"の遷移と確率ベクトルのアフィン変換つまり共分散行列の遷移の 2つだけのパラメータ遷移によって高精度で表現され非線形の運動学モデルの特性を失うことなく従来の線形カルマンフィルタと同等の効率性 をもって確率分布推移が計算できるようになった.具体例として移動ロボットがランドマークの方位と距離を計測しながら移動する際の自己位置・姿勢を推定するリー群上の拡張カルマンフィルタについて計算機シミュレーションによって推定精度や計算量の評価を行った,その結果,従来の拡張カルマンフィルタに比べて推定精度が優れていることを明らかにした.また,同程度の推定精度が得られるパーティクル数によるパーティクルフィルタと比較した場合,計算量が少なくなることも明らかにした.
The ability to measure and integrate one's own position, posture, and environment with high accuracy and high speed is also important. The accuracy of the process of specialization of autonomous mobile objects is determined by statistical inference and group construction. The accuracy is high. The estimation ability of efficiency is possible. The non-linear motion of autonomous mobile bodies is organized by algebraic theory, the accuracy of which is determined by the number of accurate processes and statistical inference. The accuracy rate distribution of the state of motion is changed from "average" to "average" and the accuracy rate of migration is changed from "average" to "average". For example, the position and distance of the mobile station are measured, and the position and posture of the mobile station are estimated. When the estimation accuracy of the same degree is obtained, the calculation amount is less than that of the same degree.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
リー群理論に基づいた自律移動ロボットの自己位置推定
基于李群理论的自主移动机器人自定位
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小林 三泰; 十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
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  • 作者:
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不安定零点を持つサンプル値フィードバック系の予見的フィードフォワード補償と反復学習制御
零点不稳定样本值反馈系统的预期前馈补偿与迭代学习控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo;十河 拓也;十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
Fundamental problems of inversion and iterative learning control for sampled-data systems
采样数据系统的反演和迭代学习控制的基本问题
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo;十河 拓也;十河 拓也;十河 拓也;Takuya Sogo
  • 通讯作者:
    Takuya Sogo
サンプル値逆系と反復学習制御における基本問題について-両側z変換による代数的アプローチ
样本值逆系统和迭代学习控制的基本问题 - 使用两侧 z 变换的代数方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2006
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo;十河 拓也;十河 拓也;十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
サンプル値逆系による連続時間逆系の近似とその反復学習制御への応用〜両側z変換による逆問題への代数的アプローチ
使用采样逆系统逼近连续时间逆系统及其在迭代学习控制中的应用 - 使用两侧 z 变换的逆问题代数方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也
  • 通讯作者:
    十河 拓也
Approximation of continuous-time inverse systems with the sampled-data counterparts and its application to iterative learning control : An appoarch to inverse problems with the two-sided z transform
具有采样数据对应项的连续时间逆系统的逼近及其在迭代学习控制中的应用:双边 z 变换逆问题的方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Eisuke Ikuta;Michio Miyano;Fumio Nagashima and Jun Ozaki;田中友博,川上哲太朗;川上哲太朗,青木由香利;田中 友博;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上 哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;川上哲太朗;田中 友博;川上哲太朗;川上哲太朗;Takuya Sogo;Takuya Sogo;十河 拓也;Takuya Sogo
  • 通讯作者:
    Takuya Sogo

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    18K04016
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    2018
  • 资助金额:
    $ 2.58万
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    17K01675
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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    22780234
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 2.58万
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    2009
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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知道了