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저자정보
Ngai Ming Kwok (University of Technology) Quang Phuc Ha (University of Technology) Shoudong Huang (University of Technology) Gamini Dissanayake (University of Technology) Gu Fang (University of Western Sydney)
저널정보
대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.5 No.3
발행연도
2007.6
수록면
251 - 268 (18page)

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A Gaussian sum filter (GSF) is proposed in this paper on simultaneous localization and mapping (SLAM) for mobile robot navigation. In particular, the SLAM problem is tackled here for cases when only bearing measurements are available. Within the stochastic mapping framework using an extended Kalman filter (EKF), a Gaussian probability density function (pdf) is assumed to describe the range-and-bearing sensor noise. In the case of a bearing-only sensor, a sum of weighted Gaussians is used to represent the non-Gaussian robot-landmark range uncertainty, resulting in a bank of EKFs for estimation of the robot and landmark locations. In our approach, the Gaussian parameters are designed on the basis of minimizing the representation error. The computational complexity of the GSF is reduced by applying the sequential probability ratio test (SPRT) to remove under-performing EKFs. Extensive experimental results are included to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed techniques.
#Distribution approximation #Gaussian sum filter #mixture reduction #simultaneous localization and mapping

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. LOCALIZATION AND MAPPING
3. GAUSSIAN SUM FILTERING
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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