隠れマルコフモデルを用いた自律的な地形マッピングと分類

本論文では、2Dレーザー距離センサーを搭載したモバイルロボットを使用した地形マッピングと分類の新しいアプローチを提案します。我々のアルゴリズムは3D地形マップを生成し、隠れマルコフモデルを使ってそれらのマップ上の航行可能領域と非航行可能領域を分類します。我々のアプローチによって生成されるマップは、経路計画、ナビゲーション、局所的な障害物回避、地形の変化検出、および物体認識に使用することができます。我々は、分類における小さな誤差を除去するマルコフランダムフィールドに基づくマップセグメンテーションアルゴリズムを提案します。我々のアルゴリズムを検証するために、2つのロボットプラットフォームを用いた実験結果を示します。