自己位置推定のための正規分布地図の圧縮に関する一検討

摘要

測 域 セ ンサを用いた自己位置推定は高い位置推定精度を達成する一方で，地図データ量の大きさが課題となる．本稿では，データ量の小さい地図を用いて高精度な自己位置推定を実現する手法である3D NormalDistributions Transform (NDT) 法によって構築された地図に対し，ベクトル量子化を適用することによって地図データ量を低減する手法を提案する．本稿の実験では，提案手法が自己位置推定の精度を維持しつつ地図データ量を2 桁低減することを示した．