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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 1,738 - 1,741 (4page)
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This paper presents an improved FastSLAM using adaptive weight compensation technique while considering particles geometrically. Expectation and maximization, called EM, are iteratively operated for particles to form two groups. Also, particles to be compensated are selected in accordance with difference between the mean of all weights and their weight and characteristics of group that they involved. After that, their weights are adaptively compensated by taking the weighted mean of their weight and nearest one’s weight. The proposed approach showed substantial improvement on the simulation while comparing to FastSLAM 2.0 and our previous work.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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