確率ロボティクス †
はじめに †
- 環境計測モデル
- もう1つのモデル?
- 画像センサ->射影幾何(?)
- ソナー ->反射
- 他のセンサは??
尤度=あるモデルが正しいとして、その仮説の下での、観察データが起きる確率を考える。
地図 †
- 特徴ベース
- 位置ベース
- 占有格子地図
- 周囲の環境を2 次元の格子状に分割
し,それぞれの格子に物体(地面,障害物など) が存在する確
率値p を設定する.そして,観測された情報をベイズの定理
に基づいて更新する.
レンジファインダのビームモデル †
- 4種類の計測誤差
- 小さな計測誤差
- 想定外の物体による計測誤差
- 物体検地失敗
- 原因不明なランダム誤差
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