深層学習により，IMUの加速度および角速度から移動ロボットのオドメトリをEnd-to-Endで推定する手法が注目されている．先行研究では、学習において振動パターンが重要な手がかりとなることが示唆されており，特に平坦な路面を走行する車輪型ロボットのように振動が生じにくい条件下では，推定精度が低下する傾向が報告されている．本研究では、ロボットに意図的に振動を引き起こす機構，例えば車輪形状の変更など，の導入により振動特性を変化させることがIMUオドメトリの推定精度に与える影響を実験的に検証した．
清 入江 (Wed,) studied this question.