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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,268 - 1,271 (4page)
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In this paper, we investigate how path planning, tailored to the sensor characteristics of three-dimensional LiDAR, can mitigate the risk of SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) failing to accurately estimate position and attitude, thus distorting the map. Typical path planning algorithms are designed with the assumption that the robot"s position during travel is known precisely. However, real-world robot navigation relies on algorithms like SLAM to estimate position, which means that issues with the navigation algorithm can have a catastrophic impact on the entire navigation system. In this paper, we introduce a method for analyzing the observability of geometry in three-dimensional point cloud maps to identify regions with a high potential for position and attitude errors, as well as map distortion. Our goal is to guide path planning away from these problematic areas.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. OBSERVABILITY-DRIVEN PATH PLANNING
RESULTS AND DISCUSSION
REFERENCES
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