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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Self-Taught Classifier of Gateways for Hybrid SLAM 하이브리드 SLAM을 위한 자가 학습 게이트웨이 분류자

Xuan-Dao NGUYEN, Mun-Ho JEONG, Bum-Jae YOU, Sang-Rok OH

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요약 :

본 논문에서는 하이브리드 SLAM을 위한 자가 학습 게이트웨이 분류기를 제안합니다. 게이트웨이는 SVM 분류기인 자가 학습 분류기에 의해 감지되고 인식되며 사용자 개입 없이 훈련 샘플이 생성되고 레이블이 지정된다는 점에서 자가 학습됩니다. 획득된 메트릭 맵의 토폴로지 경계에서 게이트웨이를 감지하면 스펙트럼 클러스터링 방법을 사용하는 이전 하이브리드 SLAM 접근 방식과 비교하여 메트릭 맵을 서브 맵으로 분할할 때 계산 복잡성이 줄어들기 때문입니다. O(2n)에 O(n), 어디서 n 서브맵의 개수입니다. 이를 통해 대규모 미터법 지도에서도 실시간 하이브리드 SLAM이 가능해집니다. 우리는 다양한 실험을 통해 자가 학습 분류기가 하이브리드 SLAM에서 만족스러운 일관성과 계산 효율성을 제공한다는 것을 확인했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E93-B No.9 pp.2481-2484
발행일
2010/09/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.E93.B.2481
원고의 종류
LETTER
범주
항법, 안내 및 제어 시스템

작성자

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