混合カルマンフィルタによる隠れ状態推定法～Cyber Rodentの自己位置同定への応用

摘要

自律移動型ロボットにとって，自己位置同定問題は重要な問題である．この問題に関して多くの解決手法が研究されてきたが，環境が不確実性を持つ問題に対しては，確率モデルに基づく手法が有効に働く．特に，カルマンフィルタ(KF)とMonte Carlo Localization (MCL)はこのような確率的アプローチの中で現在広く用いられている手法である．本論文では，KFとMCLの相補的な利点を活かすために，これらの自然な融合として位置づけられる混合カルマンフィルタに基づく新たな自己位置同定アルゴリズムを示す．そして，計算機シミュレーションとネズミ型自律移動型ロボットCyber Robdentを用いた検証実験によって，提案手法の有効性を示す．