Outdoor robot navigation based on a probabilistic data fusion scheme
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/2756
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2007
EditorIEEE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This article presents a data fusion method which seeks to obtain better pose estimation of a mobile robot through obtaining a more accurate covariance uncertainty matrix. We seek to compute the state covariance without using the first-order linear approximations of the extended Kalman filter. We consider, unlike standard work done in error propagation and data fusion, the possible correlation between the different sensor pose estimates, odometry and DGPS for the present work, and the autocorrelation of some of the variables involved in the fusion (DGPS data, for the particular case herein presented). Computation of the covariances of each sensor data vector is presented so it takes into account the vehicle kinematics, and hence, its particular characteristics. In order to validate the presented approach, a real outdoor navigation experiment is presented fusing odometry and DGPS data.
CitacióMirats Tur, Josep M.; Albores, Carlos. "Outdoor robot navigation based on a probabilistic data fusion scheme". A: 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robot and Systems (IROS), San Diego, Estats Units d'Amèrica, 2007. IEEE , 2007, p. 3733-3738.
ISBN1424409128
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
doc1.pdf | 420,4Kb | Visualitza/Obre |