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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
 

 今回は、Bayes Filter系のSLAMの内、確率分布をガウス分布(正規分布)でモデル化する手法について述べる。ロボット位置と地図の高次元な状態空間を、そのままガウス分布を用いてパラメトリックに表現する。単峰のガウス分布で近似するため、複雑な確率分布は表現できない。

 第9回の自己位置推定で述べたとおり、ガウス分布を用いたBayes Filterを総称して、Gaussian Filterとも呼ばれる注1。確率密度関数をガウス分布と仮定して、ベイズ推定を行う手法である。Extended Kalman Filter(EKF)が良く用いられるが、他の手法も存在する。

注1)画像処理の平滑化フィルタとは異なるものを意味する。