高次特徴地図のためのe2lshに基づくモイテカルロ自己位置推定

摘要

近年，移動ロボットの自己位置推定システムにおいて，識別力に優れる高次特徴ランドマークの高rn精度性·頑健性が明らかになってきた，しかし，その一方で，同システムの高次元性に起因し，地図データベーrnスの構築や検索にかかる計算コストが増人するという問題がある，本論丈では，高次特徴地図データベースの低rnコストな構築・検索を特徴とする自己位置推定アルゴリズムLSH-MCLを提案する．そのために，標準的なモンrnテカルロ自己位置推定アルゴリズムMCL（Monte Carlo localization）を拡張し，E2LSH（Exact EuclideanrnLocality Sensitive Hashing）を利用した時間コスト・空間コストの低い類似検索，及び，ハッシュ関数を利用しrnた頑健な推論の方法を示す．Radishデータセットを用いた実験により提案手法の有効性を検証する．