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본 논문에서는 골프카트 자율주행을 위한 항법시스템을 제안한다.
GPS/INS 기반의 정보와 영상센서와 차량의 오도메트리 정보를 확장형
칼만 필터를 적용해 노이즈 및 음영구간에 대한 항법 성능을 향상시키는
것을 목표로 한다. 이를 위해서 먼저 IMU와 GPS의 센서 융합을 위한 확
장형 칼만 필터를 다룬다. 영상항법의 경우 MSCKF에서 IMU와 차량의
오도메트리 정보를 적용하기 위해 시스템 모델 및 ...

본 논문에서는 골프카트 자율주행을 위한 항법시스템을 제안한다.
GPS/INS 기반의 정보와 영상센서와 차량의 오도메트리 정보를 확장형
칼만 필터를 적용해 노이즈 및 음영구간에 대한 항법 성능을 향상시키는
것을 목표로 한다. 이를 위해서 먼저 IMU와 GPS의 센서 융합을 위한 확
장형 칼만 필터를 다룬다. 영상항법의 경우 MSCKF에서 IMU와 차량의
오도메트리 정보를 적용하기 위해 시스템 모델 및 관측모델을 정의한다.
이후 결합 항법의 성능을 검증하기 위해 자율주행 모듈과 조향 제어 모듈
을 개발하여 골프카트의 조향을 제어할 수 있도록 하였으며, 잘 알려진
Pure Pursuit 알고리즘을 적용하여 제안하는 시스템의 타당성을 검증한
다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we purpose navigation system for autonomous driving golf
cart. We aim to improve navigation performance for noise and shadow area
by applying GPS/INS-based information and image sensors and vehicle
odometry information via extended kalman filters. To this end, we first dea...

In this paper, we purpose navigation system for autonomous driving golf
cart. We aim to improve navigation performance for noise and shadow area
by applying GPS/INS-based information and image sensors and vehicle
odometry information via extended kalman filters. To this end, we first deal
with an extended Kalman filter for sensor fusion in IMU and GPS. For
image navigation, a system model and an observation model are defined to
apply the IMU and vehicle's odometry information in MSCKF. Subsequently,
to verify the performance of coupled navigation, an autonomous driving
module and steering control module are developed to control the steering of
golf carts, and the feasibility of the proposed system is verified by applying
a well-known Pure Pursuit algorithm.

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