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      단순화된 Bayes 확률이론에 의한 초음파 환경지도 형성 = Contruction of a Sonar Environmental Map Based on Simplified Bayesian Probability Theory

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      An Autonomous Mobile Robot(AMR) is a mobile system capable of interpreting. planning and executing a given task without any external support. One of the prerequisites for AMR is the ability to perceive and generate a self consistent representation of the environment from sensor data in order to use them for solving a given task. For this purpose. Bayesian map building model is known as sound and effective method for construction of a probabilistic map of a robot's surroundings. It, however, needs a large amount of memory capacity. and would suffer from heavy computation costs when a real time execution is to be done on an on board computer. This study explorers a simple and fast map building method by simplifying the existing Bayesian model. This model will drastically reduce the computation costs and hence can be used in a real time execution.
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      An Autonomous Mobile Robot(AMR) is a mobile system capable of interpreting. planning and executing a given task without any external support. One of the prerequisites for AMR is the ability to perceive and generate a self consistent representation of ...

      An Autonomous Mobile Robot(AMR) is a mobile system capable of interpreting. planning and executing a given task without any external support. One of the prerequisites for AMR is the ability to perceive and generate a self consistent representation of the environment from sensor data in order to use them for solving a given task. For this purpose. Bayesian map building model is known as sound and effective method for construction of a probabilistic map of a robot's surroundings. It, however, needs a large amount of memory capacity. and would suffer from heavy computation costs when a real time execution is to be done on an on board computer. This study explorers a simple and fast map building method by simplifying the existing Bayesian model. This model will drastically reduce the computation costs and hence can be used in a real time execution.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract = 22
      • Ⅰ. 서론 = 22
      • Ⅱ. Bayes 확률지도 = 23
      • Ⅲ. 단순화된 Bayesian 지도 형성법 = 25
      • Ⅳ. 실험 및 고찰 = 27
      • Abstract = 22
      • Ⅰ. 서론 = 22
      • Ⅱ. Bayes 확률지도 = 23
      • Ⅲ. 단순화된 Bayesian 지도 형성법 = 25
      • Ⅳ. 실험 및 고찰 = 27
      • Ⅴ. 결론 = 28
      • <참고문헌> = 28
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