인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
This paper explains recent researches that integrate multiple sensors in a field of simultaneous localization and mapping (SLAM), which is of high interest in areas such as autonomous driving. Basic sensors commonly used in SLAM, such as LiDAR, camera, and inertial measurement unit (IMU), have individual drawbacks when used as single sensors. Therefore, in many SLAM researches, these shortcomings are overcome by fusing different sensors to complement each other and enhance performance, aiming for more accurate state estimation. Various methods are available for optimizing the information from each sensor during this process. In this paper, we aim to explain methods for integrating sensors information such as MAP, Kalman Filter, and MLE. Moreover, we will introduce research that utilizes information obtained from sensors. We hope that this paper seeks to understand the types of sensor data fusion methods employed when multiple sensors information is available.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094302006
