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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 738 - 743 (6page)
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This paper describes an improving method for solving localization problems with a highly accurate model of a mobile robot either in an uncertainly large-scale environment. Firstly, we motivate our approach by analyzing intensively the dead-reckoning model for the tricycle robot type. Secondly, we propose the localization algorithm based on a Hybrid Extended Kalman Filter using artificial beacons. In this paper, 3600 sensor scan is used for each observation and the odometry data is updated to estimate the robot position. Then a comparison between the real and the estimated location of beacons and analyzing of the filter’ performance are taken. The simulation results show that the proposed algorithm can lead the robot to robustly navigate in uncertain environments.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MODELING OF A MOBILE ROBOT AND ITS ODOMETRY
3. BEACON OBSERVATION ERROR MODEL
4. HEKF-BASED OPTIMAL ESTIMATION
5. SSU ALGORITHM
6. SIMULATION RESULTS
7. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
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