확장형 칼만필터를 이용한 무인 자동차의 자율항법 최적화 알고리즘 개발

윤득선; 유환신

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤득선 유환신

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제16권 제3호

발행연도: 2008.5

수록면: 7 - 14 (8page)

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Unmanned vehicle has a performance for finding the path and the way point by itself, so called orientation and direction. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of Extended kalman filter for the navigation.

#Unmanned vehicle(무인 자동차) #Extended Kalman filter(확장형 칼만필터) #GPS(범 지구 측위 시스템) #INS(관성 항법 시스템) #Navigation(항법)

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1. [학술지(정기간행물)] - J. Borenstein / 1991 / The Vector Field Histogram - Fast Obstacle Avoidance for Mobile Robots / IEEE Journal of Robotics and Automation 7 (3) : 278 ~ 288

2. [학술지(정기간행물)] - V. J. Lumelsky / 1991 / Path Planning Strategies for a Point Mobile Automation Moving Amidst Unknown Obstacles of Arbitrary Shape / Algorithmica 7 (3) : 28 ~ 288

3. [학술지(정기간행물)] - D. S. Yun / 2005 / Collision Avoidance Algorithm and System Development for Unmanned Driving Safety of All Terrain Vehicle / Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences 33 (10) : 104 ~ 110

4. [기타자료] - P. H. Winston / 1993 / Artificial Intelligence, 3th edn / Addison-Wesley

5. [학술대회논문] - A. Zelinsky / 1992 / A Mobile Robot Exploration Algorithm / IEEE Trans. on Robotics and Automation : 707 ~ 717

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