05月25日(Thu) 13:50〜15:30 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
| 演題番号 | 3D1-OS-37a-2 |
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| 題目 | ノンパラメトリックベイズモデルとSLAMの統合による地図と場所概念の逐次学習 |
| 著者 | 谷口 彰(立命館大学情報理工学研究科) 萩原 良信(立命館大学 情報理工学部) 谷口 忠大(立命館大学 情報理工学部) 稲邑 哲也(国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系,総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻) |
| 時間 | 05月25日(Thu) 14:10〜14:30 |
| 概要 | 人間の生活環境で動作するロボットは，未知環境においても適応的に環境の地図を生成し場所の概念を学習することが求められる．本研究では，周囲環境からの観測情報に基づき地図と場所概念を逐次的に獲得する手法SpCoSLAMを提案する．実験では，SpCoSLAMのオンライン学習アルゴリズムにより未知環境からの場所概念獲得が可能となることを示す． |
| 論文 | PDFファイル |