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학술저널
저자정보
이권수 (충남대학교) 이필엽 (한화시스템) 김호성 (한화시스템) 이한솔 (한화시스템) 강형주 (한국로봇융합연구원) 이지홍 (충남대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
306 - 312 (7page)

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This paper describes localization of autonomous underwater vehicles(AUV), which can be used when some navigation sensor data are an outlier. In that situation, localization through existing navigation algorithms causes problems in long-range localization. Even if an outlier sensor data occurs once, problems of localization will continue. Also, if outlier sensor data is related to azimuth (direction of AUV), it causes bigger problems. Therefore, a parallel localization module, in which different algorithms are performed in a normal and abnormal situation should be designed. Before designing a parallel localization module, it is necessary to study an effective method in the abnormal situation. So, we propose a localization method through machine learning. For this method, a learning model consists of only Fully-Connected and trains through randomly contaminated real sea data. The ground truth of training is displacement between subsequent GPS data. As a result, average error in localization through the learning model is 0.4 times smaller than the average error in localization through the existing navigation algorithm. Through this result, we conclude that it is suitable for a component of the parallel localization module.
#Learning #Localization #Outlier Data #AUV

목차

Abstract
1. 서론
2. 병렬 위치 추정 알고리즘
3. 실험
4. 결론
References

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