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저자정보
Donghoon Lee (University of Science and Technology) Sukyung Son (Korea Institute of Industrial Technology) Kwangwoong Yang (Korea Institute of Industrial Technology) Jonghwan Park (Korea Institute of Industrial Technology) Hogil Lee (Korea Institute of Industrial Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
1,384 - 1,387 (4page)

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The purpose of this study is to develop sensor fusion loclization of autonomous mobile robot for outdoor environment. We merge 2 localization models; a Camera sensor with Particle filter and two GPS sensors with Kalman filter. The marks on the load such as lane, arrow, cross road and speed hump, etc., are most important information in urban environment. The camera device is useful to detect road landmarks, because the information printed on the road are color-based model. We use Delaunay triangulation method to extract landmark points in the interest region. The robot finds out the position by comparing these landmark points with a map with Particle filter algorithm. We also use GPS that provides global position directly. The GPS, however, has large drift position data caused by intentional pseudo noise and slow acquisition time for mobile robot. In this paper, a sensor fusion localization system is proposed to get the robot’ reasonable position by fusing these 2 localization models that compensate the weak points each other.
#Localization #Image Process #Delaunay Triangulation #Lane #GPS #Mobile Robot #Outdoor #Urban

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MOBILE ROBOT SYSTEM
3. ROAD LANDMARK DETECT ALGORIGHM
4. PARTICLE FILTER
5. FUSION LOCALIZATION SYSTEM
5. EXPERIMENT
REFERENCES

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