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The localization of a robot is one of the essential technology for autonomous driving that identifies the location of a robot in a specific space. Although GPS is broadly used to locate the position of a robot, it has limitations in certain cases. For example, indoor localization with GPS is difficult since walls and ceilings disturb the signals. Vision sensors or Encoder can resolve these limitations, but indoor localization is difficult just by using a single-sensor. The purpose of this paper is to introduce a localization system for autonomous mobile robots with Multi-Vision Sensor using the robust template matching and Kalman filter in indoor spaces. Additionally, a solution for the matching and scaling problem in the rotating image is presented in this paper that the former template matching had. To improve estimation position accuracy, two-stage filtering and a Kalman filter system are suggested. CoppeliaSim, the robot simulation program, was used for the performance evaluation of the proposed algorithm. As a result, it showed 6~9cm errors on the X-axis(10.97m) on average and 4~7cm errors on the Y-axis(11.89m) in the average length ratio of the indoor tennis court.
목차
1. 서론
2. 절대 위치 기반 자기위치추정
3. 필터링 시스템
4. 실험
5. 결론
REFERENCES
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