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  1. G800 未来社会創造機構
  2. G800a 雑誌掲載論文
  3. 学術雑誌

Simultaneous pose and reliability estimation using convolutional neural network and Rao–Blackwellized particle filter

http://hdl.handle.net/2237/00029245
http://hdl.handle.net/2237/00029245
4baf925a-c031-46e8-a052-8647b3346c77
名前 / ファイル ライセンス アクション
paper.pdf paper (1.2 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-02-06
タイトル
タイトル Simultaneous pose and reliability estimation using convolutional neural network and Rao–Blackwellized particle filter
言語 en
著者 Akai, Naoki

× Akai, Naoki

WEKO 88591

en Akai, Naoki

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Morales, Luis Yoichi

× Morales, Luis Yoichi

WEKO 88592

en Morales, Luis Yoichi

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Murase, Hiroshi

× Murase, Hiroshi

WEKO 88593

en Murase, Hiroshi

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利
言語 en
権利情報 This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis Group in Advanced Robotics on 27/08/2018, available online: http://www.tandfonline.com/10.1080/01691864.2018.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Localization
キーワード
主題Scheme Other
主題 failure detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 reliability
キーワード
主題Scheme Other
主題 convolutional neural network
キーワード
主題Scheme Other
主題 Rao–Blackwellized particle filter
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this study, we propose a novel localization approach that simultaneously estimates the reliability of estimation results. In the approach, a convolutional neural network (CNN) is used to make decision whether the localization process has failed or not. We train the CNN using a dataset that includes successful localization results and faults. However, the decision will contain some noise and many misdetection results may occur when the decision made by the CNN is used directly to detect faults. Therefore, we estimate both a robot's pose and reliability of the localization results based on the decision. To simultaneously estimate the robot's pose and reliability, we propose a new graphical model and implement a Rao–Blackwellized particle filter based on the model. We evaluated the proposed approach based on simulations and actual environments, which showed that the reliability estimated by the proposed approach can be used as an exact criterion for detecting localization faults. In addition, we show that the proposed approach can be applied in actual environments even when a dataset created from a simulation is used to train the CNN.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 ファイル公開:2019/08/27
言語 ja
出版者
出版者 Taylor & Francis
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1080/01691864.2018.1509726
ISSN(print)
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0169-1864
ISSN(Online)
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1568-5535
書誌情報 en : Advanced Robotics

巻 32, 号 17, p. 930-944, 発行日 2018-08-27
著者版フラグ
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Ver.1 2021-03-01 10:46:04.527409
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