[논문]야지환경에서 연합형 필터 기반의 다중센서 융합을 이용한 무인지상로봇 위치추정

최지훈; 박용운; 주상현; 심성대; 민지홍

doi:10.9766/kimst.2012.15.5.557

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야지환경에서 연합형 필터 기반의 다중센서 융합을 이용한 무인지상로봇 위치추정
UGV Localization using Multi-sensor Fusion based on Federated Filter in Outdoor Environments 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.15 no.5, 2012년, pp.557 - 564

최지훈 (국방과학연구소) , 박용운 (국방과학연구소) , 주상현 (국방과학연구소) , 심성대 (국방과학연구소) , 민지홍 (국방과학연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents UGV localization using multi-sensor fusion based on federated filter in outdoor environments. The conventional GPS/INS integrated system does not guarantee the robustness of localization because GPS is vulnerable to external disturbances. In many environments, however, vision system is very efficient because there are many features compared to the open space and these features can provide much information for UGV localization. Thus, this paper uses the scene matching and pose estimation based vision navigation, magnetic compass and odometer to cope with the GPS-denied environments. NR-mode federated filter is used for system safety. The experiment results with a predefined path demonstrate enhancement of the robustness and accuracy of localization in outdoor environments.

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참고문헌 (6)

Herbert Bay, Andreas Ess, and Tinne Tuytelaars, "SURF : Speeded Up Robust Features", Computer Vision and Image Understanding(CVIU), Vol. 110, No. 3, pp. 346-359, 2008.

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D. Nister, H. Stewenius, "Scalable Recognition with a Vocabulary Tree", Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. 2161-2168, 2006.
N. A. Carlson, "Federated Filter for Fault-tolerant Integrated Navigation Systems", IEEE Plans on Position Location and Navigation Symposium, pp. 110-119, Dec. 1988.
D. O. Benson, Jr., "A Comparison of Two Approaches to Pure-inertial and Doppler-inertial Error Analysis", IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., Vol. AES-11, No. 4, pp. 447-455, 1975.

상세보기
Greg Welch and Gary Bishop, "An Introduction to the Kalman Filter", University of North Carolina, Department of Computer Science, 1995.
R. M. Haralick, D. Lee, K. Ottenburg, and M. Nolle, "Analysis and Solutions of the Three Point Perspective Pose Estimation Problem", International Journal of Computer Vision, Vol. 13, No. 3, pp. 331 -356, Dec. 1994.

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