研究課題
基盤研究(C)
1.対象物を見る仰角の確率分布を課題に応じて設定し、これに対応した曲面の傾斜角を求める。この傾斜角を自己組織化マップ(SOM)の入力とし、1次元自己組織化学習を行う。これを繰り返し計算することにより、仰角の確率分布にほぼ比例した解像度を持つ全方位ミラーの設計を行えることを確認した。ただ確率分布によっては凸面の範囲内で確率分布にほぼ比例する解像度の実現は無理であり、凹面まで含めて比例的解像度が初めて実現可能になる。2.パノラマ画像での局所自己相関関数の平行移動不変性と、全方位画像での局所自己相関関数の回転不変性が等価であることに着目し、極座標形式の局所自己相関関数を定義することにより、回転不変特徴量を求めた。これを利用して、パーティクルフィルタを用いて移動ロボットKheperaIIの位置および方位を実時間で推定し、平均位置誤差が31mm、平均方位誤差が5.5度の推定精度を得た。3.モジュール型自己組織化マップ(mnSOM)を用いた分節化により、直進、右折、左折という3個の抽象概念の形成に成功した。獲得されたmnSOMに対して学習用とは異なるテストデータを適用した結果、分節化の正答率は95.2%であった。これに基づき比較的単純な実環境を対象とし、グリッドベース地図を抽象化したグラフベース地図を構築できた。4.異地点センサ情報を統合する際、障害物が緩やかに移動する場合、そのまま情報統合を行ったのではデータの不整合を生ずる。フォワードモデル法およびEMアルゴリズムを併用し、EMアルゴリズムによる尤度最大化により、データの不整合を解消できることを、シミュレーションおよび実機で確認した。
すべて 2006 2005 2004
すべて 雑誌論文 (9件) 図書 (1件)
Robotics and Autonomous Systems Vol.54, No.3
ページ: 205-220
IEEE World Congress on Computational Intelligence
ページ: 6542-6549
Neural Information Processing---Letters and Reviews Vol.10, No.7-9
ページ: 219-226
Robotics and Autonomous Systems Vol. 54, No. 3
Neural Information Processing---Letters and Reviews Vol. 10, No. 7-9
Brain-Inspired IT I I--International Congress Series (Elsevier) 1291
ページ: 185-188
International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2005)
ページ: 743-748
IJCNN (Budapest, Hungary)
ページ: 3185-3188
Proceedings of 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2004)
ページ: 4026-4031
