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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,133 - 1,136 (4page)
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In today"s world, indoor positioning systems(IPS) have become a fascinating research area. Accurate positioning of mobile robots in indoor environments remains challenging due to various positioning techniques and the complexities associated with dynamic environments, dense obstacles, and different material types. Indoor localization systems face challenges in reducing noise and enhancing accuracy. In this paper, an Ultra-Wideband(UWB) based localization system is under test to evaluate the efficiency of the measurement using two different methods, Low-Pass Filter(LPF) and Kalman Filter(KF), on Robot Operating System(ROS) platform. This study aims to assess and compare the effectiveness of the proposed methods in reducing noise and improving the accuracy of indoor localization systems. A set of position data was recorded in the lab environment. The proposed Filtered is applied and compared with target trajectory paths. The findings of this research contribute to the development of robust and reliable indoor localization systems crucial for various applications, including mobile robotics, automation, and human-computer interaction.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. LOCALIZATION METHOD
3. EXPERIMENTS AND RESULTS
CONCLUSION
REFERENCES
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