실외 이동로봇의 고도지도 기반 위치인식을 위한 고도관성모멘트 추출 및 정합

권태범; 송재복; 강신천

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권태범 (고려대학교) 송재복 (고려대학교) 강신천 (국방과학연구소)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제15권 제2호

발행연도: 2009.2

수록면: 203 - 210 (8page)

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The problem of outdoor localization can be practically solved by GPS. However, GPS is not perfect and some areas of outdoor navigation should consider other solutions. This research deals with outdoor localization using an elevation map without GPS. This paper proposes a novel feature, elevation moment of inertia (EMOI), which represents the distribution of elevation as a function of distance from a robot in the elevation map. Each cell of an elevation map has its own EMOI, and outdoor localization can be performed by matching EMOIs obtained from the robot and the pre-given elevation map. The experiments and simulations show that the proposed EMOI can be usefully exploited for outdoor localization with an elevation map and this feature can be easily applied to other probabilistic approaches such as Markov localization method.

#feature matching #localization #moment of inertia #outdoor navigation

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

E. Shaffer / 2005 / A Multiresolution Representation for Massive Meshes / IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics 11(2):139~148

H. Durrant-Whyte / 2006 / Simultaneous Localization and Mapping: Part I, the essential algorithms / IEEE Robotics and Automation Magazine 13(2):99~110

C. Fruh / 2004 / An Automated Method for Large-Scale Ground-based City Model Acquisition / Trans. on International Journal of Computer Vision 60(1):5~24

H. Bay / 2008 / Speeded Up Robust Features (SURF) / Trans. on Computer Vision and Image Understanding 110(3):346~359

H. Laga / 2006 / Spherical Wavelet Descriptors for Content-based 3D Model Retrieval / Proc. of International Conference on Shape Modeling and Applications :75~85

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