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Jin-Hwan Joo (Yeungnam University) Dae-Han Hong (Yeungnam University) Yoon-Gu Kim (Daegu Gyeongbuk Institute of Science & Technology) Ho-Geun Lee (Electronics and Telecommunication Research Institute) Ki-Dong Lee (Yeungnam University) Suk-Gyu Lee (Yeungnam University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
5,679 - 5,684 (6page)

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This papter presents a path planning algorithm for a fast mobile robot based on Extended Kalman Filter (EKF) by fusing the satellite navigation and the vision system in the outdoor environment. The suggested approach offers several improvements that result in smoother trajectories and greater reliability. The noisy location information of a robot is enhanced by using the vision system which contains abundant information with high accuracy but is subject to noise. This research consists of a motion segmentation stage which gets motion information of moving objects from motion model, and a motion estimation stage which estimates the position and the motion of moving object using EKF. EKF based approach is served as the de-facto approach to SLAM with shartcomings of quadratic complexity and sensitivity to failures in data association. The simulation results show a greater reliability for fast mobile robot navigation under outdoor environment.
#Extended Kalman Filter #GPS #Sensor fusion #Navigation #Vision

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM ARCHITECTURE
3. PROPOSED ALGORITHM
4. EXPEIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

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