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저자정보
나원상 (국방과학연구소) 황익호 (국방과학연구소) 이혜진 (항공우주연구원) 박진배 (연세대학교) 윤태성 (창원대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제14권 제9호
발행연도
2008.9
수록면
931 - 938 (8page)

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In this paper, a novel localization algorithm robust to the unmodeled systematic odometry errors is proposed for low-cost non-holonomic mobile robots. It is well known that the most pose estimators using odometry measurements cannot avoid the performance degradation due to the dead-reckoning of systematic odometry errors. As a remedy for this problem, we try to reflect the wheelbase error in the robot motion model as a parametric uncertainty. Applying the Krein space estimation theory for the discrete￢time uncertain nonlinear motion model results in the extended robust Kalman filter. This idea comes from the fact that systematic odometry errors might be regarded as the parametric uncertainties satisfying the sum quadratic constrains (SQCs). The advantage of the proposed methodology is that it has the same recursive structure as the conventional extended Kalman filter, which makes our scheme suitable for real-time applications. Moreover, it guarantees the satisfactory localization performance even in the presence of wheelbase uncertainty which is hard to model or estimate but often arises from real driving environments. The computer simulations will be given to demonstrate the robustness of the suggested localization algorithm.
#mobile robot localization #systematic odometry errors #extended robust Kalman filter

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 윤거(輪距) 오차를 포함한 불확정 비선형 운동모델
Ⅲ. 불확정 비선형 시스템에 대한 확장 강인 칼만필터
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
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