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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 가을 학술발표 논문집 제34권 제2호(C)
발행연도
2007.10
수록면
433 - 438 (6page)

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This paper presents a distance mapping-based localization method with incomplete data which means partially observed data. We make three contributions. First, we propose the use of Multi Dimensional Scaling (MDS) for multi-robot localization. Second, we formulate the problem to accomodate partial observations common in multi-robot settings. We solve the resulting optimization problem using 'Scaling by Majorizing a Complicated Function (SMACOF)', a popular algorithm for iterative MDS. Third, we not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Distance Mapping
3. Localization
4. Experiments and Results
5. Discussion and Conclusion
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

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