2005 Fiscal Year Annual Research Report
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16300049
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| Research Institution | HOKKAIDO UNIVERSITY |
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Principal Investigator |
金子 俊一 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (50134789)
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| Keywords | ロバスト推定 / カルマンフィルタ / 特徴量 / エントロピー |
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| Research Abstract |
ロバスト画像照合法の統合:方向符号照合法を用いることによって,高いロバスト性・柔軟性・安定性を獲得した.具体的には,推定されるノイズ状態に応じて両者を選択的に評価する方式を検討した.符号エントロピーという独自の指標を用いて,自律的に特徴抽出可能となった.
高速アルゴリズムの開発:不在検定によるアプローチに基づいて,上記アルゴリズムの高速化について検討した.
顕著特徴の自動識別・登録処理の開発:対象物としては,特別な物体ではなく,身の回りの剛体対象物を用いる.高コントラストをもつ,その表面にある観測可能でかつ顕著な局所部分を,位置計測点(特徴点)として自立的に選択する機能について検討した.
カルマンフィルタによる単一点の位置推定実験:単一点の位置推定のためのカルマンフィルタを構成する.様々な軌道(直線,自由曲線)及び速度分布,加速度分布について推定実験を行う.これらの結果をMATLAB上に作成済みの運動推定シミュレータ(現有)の結果と比較しながら,推定精度,偏差分布,初期条件などについて詳しく検討した.
拡張カルマンフィルタによる運動推定実験:拡張カルマンフィルタの導入について検討する.この場合には,収束値を得るためには繰り返し計算を必要とし,計算時間を短縮するための独自のアルゴリズムを開発する.これを基本ツールとして,ロボットアームの運動軌跡の推定・復元を行う.様々な軌道(直線,自由曲線)及び速度分布,加速度分布について推定実験を行う.実験にはMATLAB上のシミュレータを拡張フィルタ用に修正して用いた.
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