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monte carlo localization

[SLAM] 파티클 필터(Particle Filter) 개념 정리 본 포스트는 Claus Brenner의 SLAM 강의 중 Chapter E: Particle Filter 부분을 정리한 자료이다. Claus Brenner의 SLAM 강의는 [1]에서 볼 수 있다. Particle filter를 이해하는데 필요한 기반 지식은 확률 이론(Probability Theory) 개념 정리 포스팅을 참조하면 된다. Kalman filter (KF, EKF, ESKF, IEKF)에 대해 알고 싶으면 칼만 필터(Kalman Filter) 개념 정리 포스트를 참조하면 된다. Introduction 본 포스트에서는 Robot Localization에 사용하는 파티클 필터에 대한 내용을 다룬다. 따라서 맵의 크기와 Landmark의 좌표는 모두 알고 있다고 가정한다. 또한 Landmark.. 더보기

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