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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Hai-Yun Wang (Inha University) Jong-Hun Park (Inha University) Uk-Youl Huh (인하대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2014
발행연도
2014.10
수록면
1,571 - 1,575 (5page)

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Localization accuracy is a significant fundament for autonomous mobile robot navigation. In this paper, robot fuses the information from odometry and the ultrasonic satellite for localization. In order to improve the accuracy of localization, a Fuzzy-extended Kalman filter (Fuzzy-EKF) method is applied to avoid the robot using the large error data to update the position continuously. A weight scalar is designed to change the noise covariance by inputting the robot rotation angle, innovation and the measurement data variation into the fuzzy system. Therefore, the proportion of the system and measurement value changed, which decreases the robot state errors indirectly. The simulation results demonstrate the improved performance of the proposed Fuzzy-EKF method over the conventional EKF method.
#Localization #ultrasonic satellite #fuzzy logic #extended Kalman filter

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM AND SENSOR MODEL
3. CONVENTIONAL EKF
4. FUZZY-EKF SYSTEM
4. SIMULATION
5. CONCLUSION
REFERENCES

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