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[국내논문] 도시환경 매핑 시 SLAM 불확실성 최소화를 위한 강화 학습 기반 경로 계획법
RL-based Path Planning for SLAM Uncertainty Minimization in Urban Mapping 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.16 no.2, 2021년, pp.122 - 129  

조영훈 (Dept. of Civil and Environmental Engineering, KAIST) ,  김아영 (Dept. of Civil and Environmental Engineering, KAIST)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisitio...

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참고문헌 (12)

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  10. L. Nardi and C. Stachniss, "Actively Improving Robot Navigation On Different Terrains Using Gaussian Process Mixture Models," 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, QC, Canada, 2019, DOI: 10.1109/ICRA.2019.8794079. 

  11. T. Shan and B. Englot, "LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain," 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018, DOI: 10.1109/IROS.2018.8594299. 

  12. A. Dosovitskiy, G. Ros, F. Codevilla, A. Lopez, and V. Koltun, "CARLA: An Open Urban Driving Simulator," 1st Annual Conference on Robot Learning, PMLR, vol. 78, pp. 1-16, 2017, [Online], http://proceedings.mlr.press/v78/dosovitskiy17a.html. 

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