移動ロボット位置決めのためのセンサプラニング
-ベイジアンネットワークの表現と構造学習-
Abstract:
| 自律ロボットの構成において、不確実性を含む状況下で自己位置を 推論する技術は重要である。本論文は、移動ロボットの不確実性を含む位置決 め問題に関するセンサプラニング手法を提案する。具体的には、ローカルなセ ンサ情報と行動とグローバルな位置決めの間の関係をベイジアンネットワーク (BN)で表現する。システムは初めに、ノードの順序付けを探索するGAと結合し たK2アルゴリズムを用いてBNの構造を学習する。実行時には、学習したBNに基 づき、グローバルな位置決めの信念度とセンシングコストのバランスを考慮し て能動的なセンシング行動を計画する。シミュレーション実験により本システ ムの有効性を検証した。 |