2A2-F06 大規模環境における大域的自己位置推定のための逐次的マップマッチング法(移動ロボットのための視覚)
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概要
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This paper presents a contribution towards scalable algorithms for online robot localization in large-scale environments. Although previous techniques achieve satisfactory results in normal size environments, they tend to spend large amount of computation time, in proportional to the number of self-position hypotheses as well as to the environment size. To solve this problem, we present an investigation into the use of offline map-matching algorithms, which have been proved scalable for batch localization problems, and propose an online version of the map-matching algorithms, named Incremental RANSAC.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2007-05-11
著者
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