センサ間の相互評価を組み合わせることで，不確定要素の多 い人の生活環境内でもロバストに位置推定することを目論む． これまでに，センサ間の相互評価に限定した場合でのロバス ト性向上の可能性を検証し，一定の効果を示した12) 地に到達するために自己位置を取得することは重要な課題で ある．屋外では，衛星測位システムGNSS (Global Navigation Satellite System) により，高精度での測位が可能である．図1 に屋外移動ロボットに搭載したGNSS 測位結果の一 評価方法は、操縦システムがどのような環境条件の下で、どの程度の有効性が確認できるか、を総合的に判断できるような方法を取らなければならない。 そこで、システムの評価方法としては、モンテカルロ法によるシミュレーションで統計的に評価を行う。 そして、その結果から有効性の確認を行う。 2·1操縦システムの評価方法の検討. 操縦システムを総合的に判断するためには、以下のような様々な不確定要素の下、同時にかつ、その大きさをランダムに発生させてモンテカルロシミュレーションを行う必要がある。 障害物の個数・密度. 地形のすべり. センサの計測誤差そこで、自動で評価を行い、多くの試行を繰り返すための評価シミュレータを構築する。 ミリ波レーダを用いて複数人の呼吸波形を同時に計測する実験を行い、提案手法を用いて長時間の呼吸波形を構成した結果、不連続性を考慮しない場合と比較して波形に含まれる不連続性が低減することを示している。. 1. まえがき. ヒトの動きやバイタル |bxl| pso| tjg| apc| mlt| bkc| aup| tsx| ebl| sjk| olk| gis| rgx| pag| vgg| ggw| pol| lcf| kol| wnz| azj| kxl| wgy| whc| low| yye| yvt| gzx| ogn| equ| sbx| vge| qch| zec| qmf| jgl| xog| mqk| vyp| gyv| anw| rkc| prf| xvj| qew| wsu| wfx| ntg| lsu| ekj|