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대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제3권 제2호
발행연도
2008.1
수록면
102 - 108 (7page)

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This paper describes a mapping and localization based on wave algorithm[11] and Kalman filter for effective SLAM. Each robot in a multi robot system has its own task such as building a map for its local position. By combining their data into a shared map, the robot scans actively seek to verify their relative locations. For simultaneous localization the algorithm which is well known as Kalman Filter (KF) is used. For modelling the robot position we wish to know three parameters (x, y coordinates and its orientation) which can be combined into a vector called a state variable vector. The Kalman Filter is a smart way to integrate measurement data into an estimate by recognizing that measurements are noisy and that sometimes they should ignored or have only a small effect on the state estimate. In addition to an estimate of the state variable vector, the algorithm provides an estimate of the state variable vector uncertainty i.e. how confident the estimate is, given the value for the amount of error in it.
#mobile robot #simulation #wave algorithm #navigation #mapping #localization

목차

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참고문헌 (11)

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A. Birk / 2006 / Merging occupancy grid maps from multiple robots / IEEE Trans. Robot. Autom 94 : 1384 ~ 1397 google schola B. Yamauchi / 1998 / Frontier?based exploration using multiple robots / Proc. of the Second International Conference on Autonomous Agents google schola C. Stachniss / 2005 / Coordinated multi?robot exploration / IEEE Trans. Robot 21 (3) : 376 ~ 386 google schola C. Stachniss / 2006 / Speeding?up multi?robot exploration by considering semantic place information / IEEE Trans. Robot. Autom 18 (5) : 581 ~ 587 google schola D. Saitov / 2007 / / International Symposium on Mechatronics and Automatic Control Section. (ISMA) : 116 ~ 122 google schola

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