2024-03-29T08:57:10Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000778202023-11-14T00:51:14Z06164:06165:06543:06544:06549
L0ノルム最小化を利用した動的な混雑環境下に適用可能なリアルタイムSLAMjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00077820/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=77820&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科日永田佑介末永剛竹村憲太郎高松淳小笠原司本稿では動的混雑環境下に適用可能なL0ノルム最小化によるリアルタイムSLAMを提案する.提案手法はLSHと重点的サンプリングを採用し,大きな計算量を要求するL0ノルム最小化の高速化を実現した.本稿で提案した,L0ノルム算出に特化したLSHは,最悪なケースでも計算量を削減することができる.また,ベイズ推定を用いた手法より簡便な,MAP推定を用いてもLノルム最適化では誤差に頑健なため,結果として高速化に貢献している.実際に,提案手法を実装し,動的混雑環境下で実験を行った.既存のL2ノルム最小化手法や,それの改良手法であるM-estimatorを用いた手法と比較をし,提案手法の有用性を示した.画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集2011125612632011-07-202011-09-29