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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
변수환 (전북대학교) 박재병 (전북대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 워크샵 대한전기학회 ISC 2021 정보 및 제어 심포지엄
발행연도
2021.4
수록면
162 - 165 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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In this paper, we describe how to improve the performance of AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization) algorithm in an environment with fewer features. This algorithm is one of the popular algorithms for the robot localization problem. It updates candidate samples of the robot"s pose based on existing samples. However, it causes a problem that cumulates errors while the robot moves in an environment with fewer features, so it shows worse performance. Robots based on the AMCL algorithm run recovery behavior when they are stuck or lose their way, but they often fail to find their pose even after running the recovery behavior. The original algorithm proposed a method to solve this kind of problem, but it was not good enough to find the robot’s pose in an environment with few features. Thus, we propose a method to sample candidate particles with a higher probability than other samples proposed by the original AMCL. We sampled random particles with constant probability and variance based on the robot’s pose and sensors’ noise. Original AMCL couldn"t localize the robot"s pose exactly after it passed through around 30 meters corridor, but it could with the proposed algorithm.

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

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