動的環境下におけるSLAMのロバストなランドマーク推定法に関する研究

摘要

本論文ではFastSLAMアルゴリズムを基本として，リアルタイムで高精度なSLAMを行うためのランドマーク推定法と，Unscented変換を利用した高精度なサンプリング法を提案する．ランドマーク推定法では特徴点抽出とデータ管理手法（データマネージメント）のカテゴリにおいて，それぞれ3つの手法を取り入れる．特徴点抽出では，LRFのデータの差分をとり動的物体を除去する手法や，特徴点を等分布に抽出する手法，そしてランドマーク密度を利用し尤度閾値を調整する手法を用いる．この手法を用いることにより，特徴点抽出とその後のデータの対応付けを安定して行うことを可能にする．データマネージメントでは，ランドマークの存在確率を用いて偽のランドマークを除去する手法やランドマークの排他性を利用すること，そして観測範囲により尤度予測を行う手法を取り入れる．これらの手法を用いることにより，高速で高精度なSLAMを可能にする．そして，これらのデータマネージメントの手法を用いたシミュレーションを行い，計算時間とSLAMの精度を向上させることができることを示す．さらに，これらのランドマーク推定法を導入することにより，実際の動的屋外環境において，高精度なSLAMを行うことができることを示す．また，本論文では前述したランドマーク推定法に加えて，FastSLAM2.0の特徴である観測値によるEKFの式を利用したサンプリングにおいて，Unscented変換を利用することにより，高精度なサンプリングを可能にする．その結果，屋外環境におけるSLAMにおいて，FastSLAM2.0に比べて，より高精度なSLAMを行うことができることを示す．