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저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제3권 제2호
발행연도
2008.1
수록면
109 - 118 (10page)

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We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
#Localization #Mobile Robot #Particle Filter #MCL #Pose Tracking #Dynamic Environment

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A. Doucet / 2001 / Sequential Monte Carlo in Practice / Springer- Verlag google schola C. Kwok / 2002 / Real-time particle filters / Advances in Neural Information Processing Systems 15 google schola C. Kwok / 2003 / Adaptive real-time particle filters for robot localization / Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation 2 : 2836 ~ 2841 google schola D. Fox / 1998 / Active Markov localization for mobile robots / Robotics and Autonomous Systems 25 (3-4) : 195 ~ 207 google schola D. Fox / 1999 / Monte Carlo localization : Efficient position estimation for mobile robots / Proc. of the National Conf. on Artificial Intelligence google schola

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