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2009 | OriginalPaper | Chapter

Position Estimation Techniques for Mobile Robots

Authors : Levente Tamas, Gheorghe Lazea, Andras Majdik, Mircea Popa, Istvan Szoke

Published in: Robot Motion and Control 2009

Publisher: Springer London

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The robot localization problem represents a key aspect in making a robot really autonomous. The position of the robot has to be estimated accurately based on the information about the surrounding world obtained from the sensors.

The current trend in this field [3] is to fuse relative and absolute measurements together. The aim of this is to provide a better position estimation of the robot location based on the differing nature of the data from different kinds of sensors. In order to fuse information from different sources, Kalman filtering is used, which is one of the most widely applied methods [2]. This approach formulates the localization problem as a state-estimation one.

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Metadata
Title
Position Estimation Techniques for Mobile Robots
Authors
Levente Tamas
Gheorghe Lazea
Andras Majdik
Mircea Popa
Istvan Szoke
Copyright Year
2009
Publisher
Springer London
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-84882-985-5_29