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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
곽노산 (일본산업총합기술연구원) KITA Nobuyuki (일본산업총합기술연구원) YOKOI Kazuhito (일본산업총합기술연구원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇공학회 논문지 제4권 제2호
발행연도
2009.6
수록면
97 - 104 (8page)

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Recently, simultaneous localization and mapping (SLAM) approaches employing Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) have shown good results. However, due to the usage of the accurate sensors, distinct particles which compensate one another are attenuated as the RBPF-SLAM continues. To avoid this particle depletion, we propose the strategic games to assign the particle’s payoff which replaces the importance weight in the current RBPF-SLAM framework. From simulation works, we show that RBPF-SLAM with the strategic games is inconsistent in the pessimistic way, which is different from the existing optimistic RBPF-SLAM. In addition, first, the estimation errors with applying the strategic games are much less than those of the standard RBPF-SLAM, and second, the particle depletion is alleviated.

목차

Abstract
1. 서론
2. RBPF-SLAM 및 파티클 다양성
3. 전략 게임
4. 모의 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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