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GraphSLAM Improved by Removing Measurement Outliers

측정 아웃라이어 제거를 통해 개선된 GraphSLAM

  • 김륜석 (연세대학교 전자전기공학과) ;
  • 최혁두 (연세대학교 전자전기공학과) ;
  • 김은태 (연세대학교 전자전기공학과)
  • Received : 2011.06.01
  • Accepted : 2011.08.01
  • Published : 2011.08.25

Abstract

This paper presents the GraphSLAM improved by selecting the measurement with respect to their likelihoods. GraphSLAM estimates the robot's path and map by utilizing the entire history of input data. However, GraphSLAM's performance suffers a lot from severely noisy measurements. In this paper, we present GraphSLAM improved by the selective measurement method. Thus the presented GraphSLAM provides higher performance compared with the standard GraphSLAM.

본 논문은 측정값의 우도를 기준으로 선택적인 측정값 적용을 통한 향상된 GraphSLAM을 제안하였다. GraphSLAM은 로봇의 이동 경로와 환경에 대한 지도를 전체 입력 데이터를 통해 추정한다. 그러나 잡음이 강한 환경에서 센서의 측정치가 부정확한 경우가 늘어나면, 전체 입력 데이터를 사용하는 GraphSLAM의 경우 정확성이 크게 떨어지게 된다. 그러므로 본 논문에서는 들어오는 센서의 측정값들을 선별하여 GraphSLAM에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 잡음이 강한 환경에서 기존의 GraphSLAM보다 향상된 성능을 제공할 수 있다.

Keywords

References

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