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초록·키워드
Localization is one of the key problems in the navigation of autonomous mobile robots. The probabilistic Markov localization approaches offer a good mathematical framework to deal with the uncertainty of environment and sensor readings but their use for real-time applications is limited by their computational complexity. This paper aims to reduce the high computational cost associated with the probabilistic Markov localization algorithm. We propose a hybrid landmark-based localization method combining triangulation and probabilistic approaches, which can efficiently update position probability grids. The triangulation techniques allow the method to selectively update the position probability grid, while the probabilistic framework allows to make use of any available sensor data to refine robot's belief about its current location. The simulation results show the effectiveness and robustness of the method.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000774617
