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논문 기본 정보

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저널정보
대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.4 No.6
발행연도
2006.12
수록면
736 - 747 (12page)

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Simultaneous Localization and Map Building (SLAM) is one of the fundamental problems in robot navigation. The Extended Kalman Filter (EKF), which is widely adopted in SLAM approaches, requires extensive computation. The conventional particle filter also needs intense computation to cover a high dimensional state space with particles. This paper proposes an efficient SLAM method based on the recursive unscented Kalman filtering in an environment including a large number of landmarks. The posterior probability distributions of the robot pose and the landmark locations are represented by their marginal Gaussian probability distributions. In particular, the posterior probability distribution of the robot pose is calculated recursively. Each landmark location is updated with the recursively updated robot pose. The proposed method reduces filtering dimensions and computational complexity significantly, and has produced very encouraging results for navigation experiments with noisy multiple simultaneous observations.
#Real-time SLAM #recursive unscented Kalman filtering #stochastic SLAM #vision-based SLAM

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. THEORETICAL CONCEPT OF THE PROPOSED METHOD
3. RECURSIVE UNSCENTED KALMAN FILTERING BASED SLAW
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
APPENDIX
REFERENCES

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
, 1998. , AI-based Mobile Robots: Case Studies of Successful Robot Systems google schola , 2001.11 , Field robots google schola , 2001.6 , A solution to the simultaneous localization and map building (SLAM) problem 17 (3) : 229 ~ 241 google schola , 1997.4 , Nondivergent simultaneous map building and localization using covariance intersection 3087 : 2 ~ 11 google schola , , Concurrent localization and map building for mobile robots using ultrasonic sensors Proc. of IEEE Int. Conf. Itell. Robots Syst. 3 : 2192 ~ 2197 google schola

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