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장준영 (강원대학교) 지상훈 (한국생산기술연구원) 박홍성 (강원대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제19권 제10호
발행연도
2013.10
수록면
907 - 914 (8page)

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A FastSLAM is an algorithm for SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) using a Rao-Blackwellized particle filter and its performance is known to degenerate over time due to the loss of particle diversity, mainly caused by the particle depletion problem in the resampling phase. In this paper, the GeSPIR (Geographically Stratified Particle Information-based Resampling) technique is proposed to solve the particle depletion problem. The proposed algorithm consists of the following four steps : the first step involves the grouping of particles divided into K regions, the second obtaining the normal weight of each region, the third specifying the protected areas, and the fourth resampling using regional equalization weight. Simulations show that the proposed algorithm obtains lower RMS errors in both robot and feature positions than the conventional FastSLAM algorithm.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이동로봇의 FastSLAM 구조와 다양성 상실 문제
Ⅲ. 지역적으로 분산된 파티클의 정보를 사용하는 재 추출 기법 (GeSPIR)
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
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