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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이장명
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2014
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In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS and INS. GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by Extended Kalman Filter. However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by Unscented Particle Filter. In the case of Unscented Particle Filter, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from Unscented Particle Filter to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.
목차
목차 11. 서 론 51.1. 연구배경 51.2. 연구목적 82. 이동로봇의 구성 92.1. 하드웨어의 구성 92.2. 시스템의 구성 113. 다중 GPS 시스템 123.1. 다중 GPS의 구성 123.2. 다중 GPS 시스템 알고리즘 163.3. 단일 GPS와 다중 GPS의 성능 비교 174. 곡선 인식 194.1. Discrete Wavelet Transform 194.2. 각 변화율을 통한 회전 인식 225. GPS/INS 융합 알고리즘 255.1. GPS/INS 융합 필터 255.1.1 칼만 필터 255.1.2 확장 칼만 필터 285.1.3 Unscented 칼만 필터 295.1.4 파티클 필터 335.2. EKF/UPF 필터 변환 알고리즘 376. 실험 및 결과 416.1. EKF를 이용한 직선 위치추정 416.2. EKF/UPF 필터 변환을 통한 직/곡선 위치추정 437. 결 론 46참고문헌 47Abstract 51
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