ベイジアンネットワークの構造学習と推論を用いた移動ロボット位置決めのためのセンサプラニング

• 周 洪鈞

  中央大学大学院理工学研究科

• 坂根 茂幸

  中央大学理工学部

書誌事項

タイトル別名

• Sensor Planning for Mobile Robot Localization Using Structure Learning and Inference of Bayesian Network
• ベイジアン ネットワーク ノ コウゾウ ガクシュウ ト スイロン オ モチイタ イドウ ロボット イチギメ ノ タメ ノ センサプラニング

抄録

In this paper we propose a novel method of sensor planning for a mobile robot localization problem. We represent causal relation between local sensing results, actions, and belief of the global localization using a Bayesian network. Initially, the structure of the Bayesian network is learned from the complete data of the environment using K2 algorithm combined with GA (genetic algorithm) . In the execution phase, when the robot is kidnapped to some place, it plans an optimal sensing action by taking into account the trade-off between the sensing cost and the global localization belief which is obtained by inference in the Bayesian network. We have validated the learning and planning algorithm by simulation experiments in an office environment.

収録刊行物

• 日本ロボット学会誌

  日本ロボット学会誌 22 (2), 245-255, 2004

  一般社団法人 日本ロボット学会

キーワード

• Sensor Planning
• Mobile Robot Localization
• Bayesian Network Structure Learning
• K2 Algorithm
• GA

詳細情報

• CRID: 1390282679701954816
• NII論文ID: 10012680901
• NII書誌ID: AN00141189
• DOI: 10.7210/jrsj.22.245
• ISSN: 18847145
• ISSN: 02891824
• NDL書誌ID: 6886454
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I6886454
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可