パーティクルフィルタを用いた自己位置推定のロバスト性向上を目指した確率分布の類似性に基づく動的なセンサ統合

摘要

センサから得られる情報を基にロボットの位置を推定する自己位置推定は，自律移動ロボットの重要な課題である．ロボットの内部状態を知るエンコーダ·加速度センサ，ロボット外部の環境から情報を得て位置を推定するGPS（Global Positioning System）·カメラ·レーザスキャナ·磁気センサ·超音波センサなど，さまざまなセンサにおいて位置推定法が研究されてきた．自己位置推定では，センサの計測原理に依存した環境依存性が問題となる．特にロボット外部の環境から位置を推定するセンサは，センサから得られる位置情報の環境依存性が大きい．たとえばGPSは，三角測量に基づく位置推定の原理上，反射波の受信（マルチパス）により推定位置に大きな誤差が生じる．反射波の影響を受けやすいビルの谷間や木陰などでは正しく位置を推定できない．レーザスキャナは，建造物のガラスや自動車などでレーザ光の乱反射が生じると，位置推定誤差が大きくなる．カメラは，日照条件の変化に位置推定精度が大きく依存する．位置推定を行なう場所·時間に依存して，センサから得られる位置情報の信頼性は大きく変化する．