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저자정보
Hongmo Je (포항공과대학교) Daijin Kim (포항공과대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2007년 추계학술대회 논문집
발행연도
2007.11
수록면
357 - 361 (5page)

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This paper presents a multi-robot localization based on Bayesian Multidimensional Scaling (BMDS). We propose a robust MDS to handle both the incomplete and noisy data, which is applied to solve the multi-robot localization problem. To deal with the incomplete data, we use the Nystrom approximation which approximates the full distance matrix. To deal with the uncertainty, we formulate a Bayesian framework for MDS which finds the posterior of coordinates of objects by means of statistical inference. We not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).
#Multi-Robot Localization #Bayesian MDS

목차

Abstract
Introduction
Multidimensional Scaling
MDS-Based Localization
Experiments and Results
Discussion and Conclusion
References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-003-019079585