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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오승훈 (Korea University) 맹주현 (Hanyang University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제6호(통권 제207호)
발행연도
2021.6
수록면
29 - 35 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

위치 측위 향상을 위한 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 사용한 실내 위치 인식 시스템
오승훈 ,  맹주현 한국컴퓨터정보학회논문지 2021.06 학술저널
모바일 로봇을 위한 KNN과 Local Map Classification을 통한 실내 위치 인식 시스템
오승훈 ,  황치환 ,  맹주현 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
#Positioning #KNN #K-Mean #Bayes Filter #Mobile Robot #위치 측위 #베이지안 필터 #모바일 로봇

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Evaluation
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Zachiotis, G. A / 2018 / A survey on the application trends of home service robotics / IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics :1999~2006 google schola Wu, R. H / 2008 / Study of characteristics of RSSI signal / IEEE International Conference on Industrial Technology :1~3 google schola Markom, M. A / 2019 / Improved KNN Scan Matching for Local Map Classification in Mobile Robot Localisation Application / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 557(1):012019 Crossref Sun, Y. / 2014 / WiFi signal strength-based robot indoor localization / IEEE International Conference on Information and Automation :250~256 google schola 김양수 / 2016 / 블루투스 기반 실내 위치 추적 기술 분석 과 RSS와 거리간의 관계에 대한 실험 / 한국컴퓨터정보학회논문지 21(10):55~62 dbpia

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