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【講演要旨】9月6日（月）11:30-12:00 第7-220室
「パーティクルフィルタとロボット制御」
パーティクルフィルタ（PF）をロボットの制御系や認識系などに組み込んで用いる場合には，意志決定のために，粒子の集合で近似表現された推定結果から特性値を抽出する必要がある。一般的には平均値もしくはMAP推定値が用いられるが，強い非線形性を有するシステムでは適切な特性値が得られない場合がある．そこで著者らは最近，PFにより推定された事後確率分布に関する高次の特性値を動的に抽出するPF-mCRL法を提案した。本手法は，PFの粒子分布を適応ベクトル量子化によって圧縮し，事後確率分布の形状情報などをオンラインで抽出する。本稿ではPF-mCRLの概要を示しその有効性について議論する。
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