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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권오성 (서경대학교) 현병용 (서경대학교) 서기성 (서경대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제4호
발행연도
2012.8
수록면
487 - 493 (7page)

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SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 주변 환경에 대한 지도 작성과 자신의 위치를 인식하는 기법으로 주행 로봇 분야에서 널리 사용되고 있다. FastSLAM(A Factored Solution to the SLAM) 은 파티클 필터와 확장형 칼만 필터를 기반으로 한 대표적인 SLAM 기법중의 하나이나, 재추출 단계에서 입자들의 다양성이 상실되는 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 적합도 공유기법을 사용하여 입자들의 다양성 상실에 관한 문제를 보완하는 방법을 제시하고, 기존의 기법들과 성능을 비교 및 분석한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. FastSLAM
3. 적합도 공유 기법 기반의 FastSLAM
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
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참고문헌 (13)

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