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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제11권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
370 - 388 (19page)

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The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent’s position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
#Localization Process #RAM-Based Neural Network #Swarm Robots

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참고문헌 (25)

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A. F. De Souza / 2009 / Automated multi-label text categorization with VG-RAM weightless neural networks / Neurocomputing 72 (10) : 2209 ~ 2217 google schola A. Martinelli / 2002 / The odometry error of a mobile robot with a synchronous drive system / IEEE Transactions on Robotics and Automation 18 (3) : 399 ~ 405 google schola A. Napier / 2010 / Real-time bounded-error pose estimation for road vehicles using vision / Proceedings of 2010 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Sys google schola B. McElroy / 2011 / Automated adaptation of input and output data for a weightless artificial neural network / International Journal of Database Theory and Application 4 (3 google schola B. McElroy / 2012 / Highly efficient localisation utilising weightless neural systems / Proceedings of 2012 European Symposium on Artificial Neural Networks : 543 ~ 548 google schola

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