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저자정보
Ju-Hong Park (Korea Institute of Science and Technology) Soohwan Kim (Korea Institute of Science and Technology) Nakju lett Doh (Korea University) Sung-Kee Park (Korea Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
1,104 - 1,108 (5page)

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In this paper we propose a novel vision-based global localization method based on a hybrid map representation. We employ PCA-SIFT features as visual landmarks and represent the environment with a hybrid map which consists of a global topological map and local metric maps. To localize where a mobile robot is placed, we extract visual features from the currently captured view and match them to the feature database previously constructed according to the hybrid map representation. After filtering noise, we estimate the robot’s pose with the qualified matching features by the RANSAC approach. We implemented the proposed method in a real mobile robot and tested in both a home-like room and an office-like corridor. The experimental results show that our vision-based global localization system is acceptable in terms of processing time and accuracy.
#Global Localization #PCA-SIFT #Hybrid Map Representation #Mobile Robot

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. VISION-BASED GLOBAL LOCALIZATION
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

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