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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Naoyuki Kubota (Tokyo Metropolitan University) Kodai Yuki (Tokyo Metropolitan University) Norio Baba (Osaka Kyoiku University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
4,981 - 4,986 (6page)

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This paper proposes a simultaneous localization and mapping method for a mobile robot in unknown environments. According to the measured distance by laser range finder, a topological environmental map is updated sequentially by using growing neural gas. When the difference between the measured distance and its corresponding map data is large, the robot must update the self-location. In this paper, we apply a particle filter and steady-state genetic algorithm, and compare their performance. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed methods through several experimental results.
#Simultaneous Localization and Mapping #Mobile Robots #Growing Neural Gas #Genetic Algorithm #Particle Filter

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. SLAM
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. SUMMARY
REFERENCES

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