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

 自己位置推定とSLAMの手法の分類として、Bayes Filter系がある。今回は、Bayes Filterを用いた自己位置推定の概要について述べる。SLAMの場合、定式化は若干異なるが、自己位置推定がベースになる。

 同じ逐次型であるスキャンマッチング系との違いは、不確実性を確率として明示的に扱う点である。Bayes Filter系では、事前確率と尤度をベイズ推定に基づいて確率的に融合し、ロボット位置や地図を事後確率の分布として求める。

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