画像特徴抽出フィルタの学習に基づくロボットの位置推定

摘要

ロボットの特徴ベース自己位置推定において，何を特徴として位置推定を行うかということは難しい課題である．取得したセンサデータから，自己位置の推定誤差を減らすように特徴量を抽出するフィルタを学習するという手法は，環境や使用しているセンサに依存しないという利点がある．本研究ではこのアルゴリズムを2次元環境に拡張することを目的とする．また，フィルタを作成する際に用いるネットワークの学習に忘却付き構造学習を使用することによって，学習によって生成されたフィルタの意味の明確化を図った．