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저자정보
Rui-Jun Yan (Hanyang University) Jing Wu (Hanyang University) Chao Yuan (Hanyang University) Ji-Yeong Lee (Hanyang University) Chang-Soo Han (Hanyang University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2014
발행연도
2014.10
수록면
756 - 761 (6page)

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This paper presents a natural corners-based two-dimensional (2D) Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. The corners are extracted from raw laser sensor data and chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, the local best matching vector between the new corners and the stored ones is found by joint compatibility, while the nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with the linear matching time. The SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.
#SLAM #data association #feature extraction #natural corners #and indoor environment

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED ALGORITHMS
3. PROPOSED ALGORITHM
4. EXPERIMENT RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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