Abstrak—Sistem navigasi hingga saat ini menjadi fokus utama dalam  pengembangan  robot  otonom.  Mengetahui  lokasi  di mana robot sedang berada merupakan syarat agar robot dapat menjalankan  tugasnya.  Robot  otonom  darat,  pada  umumnya digunakan  untuk  transportasi,  survei  lokasi  yang  berbahaya, atau  pekerjaan  berat  yang  repetitif.  Sistem  navigasi  dengan metode dead reckoning seperti Inertial Navigation System (INS) memiliki  masalah  dengan  akumulasi  error.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut,  penggunaan  kamera  atau  Lidar  sebagai referensi  eksternal  sangat  cocok  untuk  diaplikasikan  di lingkungan indoor. Penelitian ini bertujuan mengkombinasikan Wheel  Odometry  dengan  Lidar  Scan  Matching  menggunakan Iterative  Closest  Point  untuk  navigasi  robot  yang  akan digunakan  untuk  ABU  Robocon  2021,  kontes  robot  antar perguruan  tinggi  se-Asia  Pasifik.  Iterative  Closest  Point merupakan salah satu metode Scan Matching pada Point Cloud Lidar  yang  sederhana  namun  cukup  akurat.  Integrasi  Wheel Odometry dan Scan Matching dilakukan dengan menggunakan Extended  Kalman  Filter.  Data  mentah  posisi  dari  Wheel Odometry  akan  digunakan  sebagai  dasar  transformasi  Point Cloud  Lidar,  sehingga  dapat  memangkas  jumlah  iterasi  ICP yang  diperlukan.  Hasil  ICP  antara  data  Lidar  dengan  peta referensi  akan  digunakan  sebagai  input  posisi  pengukuran sensor  pada  EKF.  Data  mentah  posisi  Wheel  Odometry  juga akan digunakan sebagai input posisi EKF pada waktu dimana data  Lidar  tidak  didapatkan.  Data  estimasi  posisi  dari  EKF menjadi  output  dari  sistem  pada  waktu  t  dan  juga  akan digunakan sebagai input prediksi pada waktu t+1. Dari hasil uji coba  yang  dilakukan,  integrasi  sistem  navigasi  dengan  Scan Matching  menggunakan  Lidar  dapat  mengatasi  masalah akumulasi  error  yang  menjadi  masalah  utama  Inertial Navigation  System.  Setelah  digunakan  selama  sepuluh  menit, error  sudut  pada  gyro  dapat  mencapai  3°,  sedangkan  sistem navigasi yang dibangun dapat dengan konsisten memiliki error sudut dibawah 0.7°.
Kata  Kunci—Extended  Kalman  Filter,  Iterative  Closest  Point, Lidar, Mobile Robot.

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  teknologi  informasi  mempengaruhi hampir segala aspek kehidupan. Termasuk dalam bidang transportasi,  kendaraan  tak  berawak  banyak  dikembangkan. Robot  otonom  dikembangkan  untuk  berbagai  kebutuhan, baik sebagai alat transportasi, survei lokasi yang berbahaya, ataupun  melakukan  pekerjaan  berat  yang  repetitif. Pengembangan  robot  otonom  berfokus  pada  perkembangan sistem navigasi, karena robot harus dapat menentukan posisi dirinya  secara  cepat  dan  akurat  agar  dapat  menyelesaikan tugasnya secara otonom.
Sistem navigasi robot pada awal perkembangannya hanya menggunakan sensor-sensor yang melakukan perhitungan re- latif terhadap kondisi atau posisi awal, biasa disebut dengan Inertial  Navigation  System (INS).  Sensor  yang  biasa  digu- nakan untuk INS yaitu Inertial Measurement Unit (IMU) dan Rotary  Encoder .  Kekurangan  dari  sistem  INS  yaitu akumulasi error dari perhitungan akan semakin besar seiring dengan  lama  waktu  penggunaannya.  Hal  tersebut  terjadi dikarenakan  tidak  adanya  faktor  eksternal  yang  dapat memperbaiki error tersebut.
Untuk menangani masalah tersebut, dikembangkan sistem navigasi yang mengkombinasikan INS dengan sensor-sensor eksternal, terutama Global Positioning System (GPS). Namun penggunaan GPS memiliki masalah tersendiri, yaitu sulitnya mendapat  data  yang  akurat  untuk  kondisi  tertentu,  seperti wilayah yang dikelilingi gedung-gedung tinggi, ataupun kon- disi dalam ruangan. Selain menggunakan GPS, dikembangkan pula penggunaan kamera dan juga Lidar untuk mendeteksi landmark posisi  tertentu.  Penggunaan  kamera untuk navigasi, biasa disebut dengan Visual Odometry sudah lebih  berkembang  dibandingkan  dengan  penggunaan  Lidar, dikarenakan  harga  kamera  yang  relatif  lebih  murah dibandingkan  dengan  Lidar.  Namun  karena  belakangan  ini Lidar  dengan  harga  terjangkau  mulai  dikembangkan  dan diproduksi, pengembangan sistem navigasi dengan Lidar pun terus berkembang.
Karena  kemampuan  Lidar  untuk  memperoleh  data  yang luas, Lidar juga biasa digunakan untuk melakukan pemetaan. Hubungan  antara  pemetaan  dan  lokalisasi  dengan  menggu- nakan  Lidar  tidak  bisa  dipisahkan,  pada  pengembangannya sistem  yang  melakukan  pemetaan  bersamaan  dengan lokalisasi  biasa  disebut  dengan Simultaneous  Localization and Mapping (SLAM). Adapula SLAM yang menggunakan kamera  dikenal  dengan Visual  SLAM (V-SLAM).  Sistem SLAM  dapat  melakukan  pemetaan  sekaligus  menentukan posisi  robot  ter-hadap  peta  yang  telah  dibangun.  Sudah banyak  pengemban-gan  algoritma  Lidar  SLAM  dengan berbagai  metode  yang  dikembangkan  dan  dipublikasikan, seperti EKF-SLAM [1-2], UKF-SLAM[3-4], LOAM[5], dan FastSLAM  [6].  Algoritma  SLAM  secara  garis  besar  terdiri dari 3 tahap proses, yaitu map building, position estimation , dan loop closure . Map  building dilakukan  dengan  mendaftarkan  fitur-fitur yang  didapatkan  sensor  ke  dalam  suatu  array  atau  list, berdasarkan pada estimasi posisi yang didapatkan pada tahap
P

## Sistem Navigasi pada Throwing Robot ABU Robocon 2021 dengan Integrasi Wheel Odometry dan Lidar Scan Matching Menggunakan Iterative Closest Point
Furqan Aliyuddien 1 , Chastine Fatichah 1 , dan Djoko Purwanto 2
1 Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
2 Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : chastine@if.its.ac.id
position  estimation.  Loop  closure  adalah  proses  mengenali lokasi yang sebelumnya telah dilalui, sehingga penyesuaian dan koreksi pada map dapat dilakukan. Pada kondisi di mana peta  lingkungan  sudah  diketahui,  navigasi  dapat  dilakukan dengan mengabaikan proses map building dan loop closure untuk mengurangi kompleksitas sistem. Pada tahap position estimation ,  beberapa  algoritma  yang  biasa  digunakan  yaitu Iterative Closest Point (ICP) scan matching Algorithm , pose- graph  estimation ,  dan  lain  sebagainya.  ICP  merupakan metode yang sederhana, namun cukup akurat.
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  ada,  penelitian  ini mengkombinasikan  antara  Wheel  Odometry  dengan algoritma  Lidar  ICP  untuk  navigasi  robot  yang  akan digunakan untuk ABU Robocon 2021. ABU Robocon sendiri meru-pakan kontes Robot tahunan tingkat Perguruan Tinggi se-Asia  Pasifik,  yang  diselenggarakan  oleh Asia-Pacific Broadcasting Union (ABU).

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Rancangan Umum Sistem
Secara  umum  sistem  navigasi  yang  dibangun  pada penelitian  ini  dapat  digambarkan  dengan  diagram  alir  pada Gambar 1. Terdapat tiga masukan pada sistem berupa nilai- nilai dari sensor yaitu point cloud Lidar, data wheel odometry , dan data point cloud referensi lapangan. Luaran sistem berupa estimasi  posisi.  Sistem  yang  dibangun  merupakan closed-
loop control system , di mana luaran tahap t akan diguanakan sebagai  input  tahap t+1 ,  dan  seterusnya.  Luaran  estimasi posisi  akan  digunakan  sebagai  input  odometry  pada  tahap selanjutnya.
Secara  garis  besar,  diagram  alir  pada  Gambar  1  dapat dijelaskan  sebagai  berikut: Lidar  Point  Cloud : Lidar  Point Cloud merupakan  input  sistem  yang  merupakan  data  dari sensor Lidar. Data ini bertipe data point cloud dan diperoleh secara realtime dan  digunakan  pada  proses Scan  Matching setelah dilakukan ekstraksi fitur.
Map   Feature  Data : Data  ini   merupakan  data   input sistem  yang  bersifat  statis,  bertipe  data point  cloud .  Data ini  di- generate sesuai  dengan  ukuran  lapangan  pada  lomba ABUROBOCON  2021.  Data  ini  digunakan  pada  proses Scan Matching . Odometry  Data :  Merupakan  data  Posisi  robot  hasil perhitungan dari wheel odometry , bertipe pose2D , atau posisi titik pada koordinat kartesian dua dimensi ditambah dengan sudut.  Data odometry ini  digunakan  untuk  estimasi  posisi robot pada  tahap predict  kalman  filter saat  data  Lidar  tidak tersedia.
Estimated Position : Merupakan keluaran sistem pada saat t ,  dan  menjadi  input  untuk  sistem  saat t+1 .  Bertipe  data pose2D , dan merupakan hasil dari tahap update kalman filter . Data  ini  digunakan  sebagai  input  pada  tahap feature extraction ,  digunakan  untuk  mentransformasi  input  data Lidar ke frame posisi robot.
Feature Extraction : Pada tahap ini data point cloud Lidar akan  diambil  fitur  yang  bersesuaian  dengan  data  peta  yang tersedia.  Pada  tahap  ini point  cloud juga  di- transform dari frame robot  ke frame global, berdasarkan  posisi  robot  pada hasil  estimasi  EKF.  Posisi  estimasi  ini  bernilai  (0,0,0)  pada
Gambar 3.   Grafik perubahan  sudut pada posisi diam.  garis biru  merupakan sudut gyro dan garis merah menunjukkan sudut pada sistem dengan EKF.
Gambar  4.    Visualisasi  path  dan  posisi  akhir  robot  pada  pengujian  sistem dengan gerak manual.
Gambar 1.  Diagram alir sistem.
Gambar 2.  Ilustrasi state update pada model.
awal  sistem  dijalankan,  atau  robot  berada  pada  posisi  awal yang sudah ditentukan.
Scan  Matching :  Tahap  ini  membandingkan  fitur  hasil ekstraksi dari tahap sebelumnya dengan data peta yang terse- dia. Pembandingan dilakukan dengan menggunakan ICP. ICP menghasilkan  matriks  transformasi  untuk  data point  cloud yang didapat dari sensor lidar agar cocok dengan data point cloud referensi  lapangan. Matching ICP  dilakukan  dengan melakukan transformasi kecil secara iteratif hingga mencapai threshold tertentu,  atau  mencapai  batas  iterasi.  Pada  kasus threshold tidak  tercapai,  data scan akan  dianggap  sebagai noise dan transformasi akan diabaikan. Matriks transformasi ini mentransformasi posisi dari odometry untuk mendapatkan pengukuran sensor yang akan digunakan pada tahap update kalman filter . EKF    Estimation :  Pada    tahap    ini    dilakukan    prediksi posisi robot berdasarkan data dari scan matching dan wheel odometry .  Tahap  ini  mengimplementasikan  dua  tahap Kalman Filter , yaitu prediction dan update . Dalam estimator EKF ini, digunakan dua model, yaitu state space model dan observation  model .  Kedua  model  tersebut  dapat  dijabarkan sebagai berikut.
1) State Space Model
Robot X bergerak  dengan  sinyal  kontrol u dan  memiliki perturbasi  atau error n ,  dan  mememperbarui state secara berkala dinotasikan dengan
𝑋  =  𝑓 (𝑅, 𝑢, 𝑛) (1)
Karena    robot    bergerak    di    bidang    datar, state didefinisikan dengan posisi dan orientasi sebagai
𝑋  = [ 𝑥 𝑦 𝜃 ] (2)
Karena  Robot  bergerak  secara omni-directional ,  sinyal kontrol u didefinisikan  dengan  vektor  kecepatan  posisi  dan orientasi sebagai
𝑢  = [ 𝑣 𝑥 𝑣 𝑦 𝜔 ] (3)
Berdasarkan  ilustrasi  pada  Gambar  2 state robot X akan diperbarui pada  tiap step dengan persamaan
[ 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝜃 𝑡 ] = [ 𝑥 𝑡−1 + 𝑣 𝑦𝑡−1 cos 𝜃 𝑡−1 𝛿𝑡 + 𝑣 𝑥𝑡−1 sin 𝜃 𝑡−1 𝛿𝑡 𝑦 𝑡−1 + 𝑣 𝑦𝑡−1 sin 𝜃 𝑡−1 𝛿𝑡 + 𝑣 𝑥𝑡−1 cos 𝜃 𝑡−1 𝛿𝑡 𝜃 𝑡−1 + 𝜔 𝑡−1 𝛿𝑡 ] (4)
Karena Kalman  filter membutuhkan state  space  model dalam  bentuk  persamaan  linear,  maka  persamaan  harus diubah ke dalam bentuk sebagai berikut.
𝑋 𝑡 = 𝐴 𝑡−1 𝑋 𝑡−1 + 𝐵 𝑡−1 𝑢 𝑡−1 (5)
A merupakan matriks perubahan state dalam keadaan tanpa kontrol dan B merupakan matriks perubahan state pengaruh dari kontrol vektor u . Karena sistem merupakan robot beroda yang  posisinya  tetap  jika  tidak  mendapat  kontrol, A merupakan  matriks  identitas.  Sedangkan B bisa  didapatkan dengan  menghitung  bentuk jacobian dari  persamaan  4 terhadap  vektor  kontrol u .  Maka  didapatkan state  space model dalam bentuk persamaan linear sebagai berikut.
Gambar 5.  Visualisasi jalur kontrol posisi dengan referensi kontrol menggunakan wheel odometry.
[ 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝜃 𝑡 ] = [ 𝑥 𝑡−1 𝑦 𝑡−1 𝜃 𝑡−1 ] + [ 𝑠𝑖𝑛𝜃𝛿𝑡 𝑐𝑜𝑠𝜃𝛿𝑡 0 −𝑐𝑜𝑠𝜃𝛿𝑡 𝑠𝑖𝑛𝜃𝛿𝑡 0 0 0 𝛿𝑡 ] [ 𝑣 𝑥𝑡−1 𝑣 𝑦𝑡−1 𝜔 𝑡−1 ] (6)

## 2) Observation Model
Observation  Model  merupakan  representasi  pengukuran sensor yang didapatkan sistem dalam format sebagai berikut
[ 𝑦 1 𝑡 ⋮ 𝑦 𝑛 𝑡 ] = 𝐻 𝑛𝑥3 𝑡 [ 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝜃 𝑡 ] + [ 𝜔 1 ⋮ 𝜔 𝑛 ] (7)
y n t merupakan  estimasi  pengukuran  sensor  ke- n , 𝐻 𝑛𝑥3 𝑡 merupakan matriks yang mentransformasi pengukuran sensor ke  bentuk state  model ,  dan 𝜔 𝑛 merupakan  varian  atau toleransi error sensor ke- n . Karena observasi fitur lapangan dengan  sensor  Lidar  menggunakan  ICP  berupa  matriks transformasi posisi dan berhubungan langsung dengan state vector X , H merupakan  matriks  identitas  dan observation model dapat direpresentasikan sebagai berikut.
[ 𝑦 1 𝑡 𝑦 2 𝑡 𝑦 3 𝑡 ] = [ 𝑥 𝑡 𝑦 𝑡 𝜃 𝑡 ] + [ 𝜔 1 𝜔 2 𝜔 3
] (8)

## 3) Tahap Predict
Pada  tahap  ini  dilakukan  prediksi state  vector  X dengan input control vector u dengan persamaan 6. Selain itu, pada tahap  ini  juga  akan  dihitung  matriks  kovarian  P  dengan persamaan  9. Q menunjukkan  seberapa  dipercaya  hasil prediksi posisi yang akan digunakan.
𝑃 𝑡 = 𝐴𝑃 𝑡−1 𝐴 𝑇 + 𝑄 (9)

## 4) Tahap Update
Pada Tahap ini dihitung prediksi obseravsi menggunakan model observasi 8. Kemudian dihitung residual pengukuran 𝑌̂ dengan  mengurangi  nilai  prediksi  observasi  dengan  nilai observasi  yang  didapat  dari  sensor. Kalman  Gain dihitung dengan persamaan 10, lalu digunakan untuk mengupdate nilai state  vector X dengan  persamaan  11  dengan S merupakan matriks kovarian residual.
𝐾 = 𝑃 𝑡 𝐻 𝑇 𝑆 −1 (10)
𝑋 = 𝑋 𝑡 + 𝐾 𝑡 𝑌̂ (11)
III. UJI COBA DAN ANALISIS
Untuk menguji kinerja sistem yang telah dibuat, dilakukan
Tabel 1. Error sudut pada kondisi diam Menit ke- n Error Sudut Gyro Error Sudut EKF 1 0.81 °
-0.32 ° 2
0.98 °
-0.36 ° 3
1.51 °
-0.34 ° 4
1.73 °
-0.35 °
5 1.99 °
-0.26 °
6 2.16 °
-0.20 °
7 2.55 °
-0.27 °
8 2.81 °
-0.25 ° 9 10 3.02 ° 3.21 ° -0.21 °
-0.17 ° Tabel 2. Error sudut pada kondisi diam Sistem Kecepatan Komponen Rata-rata error Wheel Odometry 5 X 13.58 mm Y 13.49 mm Θ 0.96 ° 10 X 28.33 mm Y 38.05 mm Θ 0.91 ° Sistem ICP-EKF 5 X 14.33 mm Y 16.86 mm Θ 0.87 ° 10 X 39.83 mm Y 40.00 mm Θ 1.54 ° Tabel 3. Error sudut pada kondisi diam No. Waktu Komponen W. Odometry ICP-EKF 1 30 detik X Y Θ 26.94mm 132.73mm 2.81° 26.88mm 132.51mm 0.28° 2 1 menit X Y Θ 44.76mm 42.81mm 0.65° 44.67mm 42.74mm -0.16° 3 2 menit X Y Θ 71.58mm 504.24mm 9.50° 71.36mm 502.66mm 0.69° 4 3 menit X Y Θ 80.46mm 11.46mm 2.80° 80.33mm 11.40mm -0.41°
tiga skenario pengujian sebagai berikut.
A. Uji Coba Posisi Diam
Salah satu kelemahan terbesar dari sistem navigasi wheel odometry  dan gyro adalah  akumulasi error yang  terjadi, terutama pada sudut. Drifting pada data gyro terjadi seiring dengan  berjalannya  waktu,  meskipun  sistem  berada  dalam kondisi diam. Maka pada skenario ini dibandingkan performa sistem dalam kondisi diam selama satu sampai sepuluh menit. Data error lengkap  hingga  menit  ke  sepuluh  dapat  dilihat pada Tabel 1. Grafik perubahan sudut selama sepuluh menit dapat  dillihat  pada  Gambar  3.  Dari  percobaan  yang dilakukan,  didapatkan  bahwa  integrasi  sistem wheel odometry dengan ICP-EKF dapat mengatasi masalah drifting data sudut pada gyro.

## B. Skenario Uji Coba Gerak Manual
Akumulasi error pada INS tidak hanya berpengaruh pada sudut, namun juga posisi. Pada skenario ini sistem akan diuji dengan beberapa pergerakan sederhana, lalu dikembalikan ke posisi  semula.  Pergeseran  posisi  pada  posisi  awal  menjadi penilaian  pada  pengujian  ini.  Uji  coba  dilakukan  dengan menggerakkan  robot  secara  manual  dengan remote controller , dan dikembalikan ke posisi semula.
Jalan  yang  ditempuh  robot  dan  posisi  akhir  dapat  dilihat pada  Gambar 4.  Posisi  akhir  setelah  robot  dikembalikan  ke posisi awal dapat dilihat pada Tabel 2. Dapat dilihat bahwa perbaikan  yang  signifikan  hanya  terjadi  pada  sudut.  Hal  ini disebabkan Kalman  Filter masih  mendapatkan  pengaruh yang besar dari wheel odometry , karena data rate Lidar yang digunakan hanya 10 Hz, sangat rendah dibandingkan dengan data rate wheel odometry yang mencapai 100 Hz.

## C. Skenario Uji Coba Gerak Otomatis
Pada  skenario  ini  akan  diuji  kemampuan  sistem  untuk digunakan  sebagai  acuan positioning  control ,  karena diasumsikan dengan menggunakan data Lidar yang frekuensi data  rate -nya  jauh  lebih  lambat  dari wheel  odometry ,  akan ada  perlambatan response  time sistem.  Pada  skenario  ini response time dilihat  dengan  melihat error posisi  sistem setelah  posisi  tujuan  dicapai.  Uji  coba  dilakukan  dengan menjalankan  robot  secara  otomatis  menggunakan  kontrol PID  dengan  referensi  posisi  kedua  sistem.  Pengujian dilakukan dengan dua kecepatan kontrol yang berbeda untuk masing-masing  sistem.  Rata-rata error posisi  sistem  dapat dilihat pada Tabel 3. Visualisasi posisi kontrol dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.

## IV. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  pada  pengujian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  beberapa  poin  mengenai  performa  sistem Navigasi  integrasi  ICP-EKF  dengan Wheel  Odometry . Integrasi Wheel Odometry dengan ICP-EKF dapat mengatasi masalah drifting pada sudut gyro . Setelah digunakan selama sepuluh  menit, error sudut  pada gyro dapat  mencapai  3°, sedangkan  sistem  navigasi  yang  dibangun  dapat  dengan konsisten memiliki error sudut di bawah 0.7°.
Sistem  yang  dibangun  dapat  mengatasi  akumulasi erro r perjalanan  yang  jauh  karena  memiliki  referensi  dari  luar sistem untuk memperbaiki data. Posisi dari sistem memiliki sedikit delay dari data realtime karena memiliki tahap proses tambahan. Namun masih dapat digunakan untuk kontrol
Gambar 6.  Visualisasi jalur kontrol posisi dengan referensi kontrol menggunakan sistem ICP-EKF.
posisi  pada  kecepatan  rendah.  Pada  kecepatan  tinggi,  dapat terjadi overshoot karena frekuensi refresh posisi kurang dari frekuensi kontrol.

## B. Saran
Berdasarkan  pengalaman  yang  dialami  penulis  dalam mengerjakan penelitian ini, terdapat beberapa saran yang bisa diambil untuk pengembangan yang dapat dilakukan terhadap penelitian  ini  di  masa  yang  akan  datang.  Arsitektur  ROS nodes yang lebih simpel dapat mempercepat kecepatan proses sistem.  Penggunaan Iterative  Closest  Line ,  variasi  dari  ICP dapat  mengurangi  pengaruh noise pada  data point  cloud dengan  melakukan  segmentasi  garis  terlebih  dahulu  untuk mendapatkan fitur yang relevan.
Pembuatan  model  untuk  EKF  masih  dapat  dioptimalkan lagi  untuk  mendapatkan  hasil  estimasi  yang  lebih  baik. Konversi  satuan  variabel  kontrol  ke  satuan  baku  yang konsisten  agar  lebih  mudah  dilakukan debugging dan penyetelan sistem. Penggunaan variasi estimator lain seperti Unscented Kalman Filter dapat dilakukan untuk
dibandingkan performanya dengan sistem yang sudah ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Wang,  H.  Liang,  T. Mei,  H. Zhu,  J.  Fu,  and  X. Tao, “Lidar  Scan Matching  EKF-SLAM  Using  the  Differential  Model  of  Vehicle Motion,” in IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) , 2013, pp. 908- -912.
[2]  J.  Lv,  Y.  Kobayashi,  A.  A.  Ravankar,  and  T.  Emaru,  “Straight  line segments  extraction  and  EKF-SLAM  in  indoor  environment,” J. Autom. Control Eng. , vol. 2, no. 3, 2014.
[3]  H. Wang, G. Fu, J. Li, Z. Yan, and X. Bian, “An adaptive UKF based SLAM method for unmanned underwater vehicle,” Math. Probl. Eng. ,
vol. 2013, 2013, [Online]. Available:
https://doi.org/10.1155/2013/605981.
[4]  Z.  Kurt-Yavuz  and  S.  Yavuz,  “A  Comparison  of  EKF,  UKF, FastSLAM2.0, and UKF-based FastSLAM Algorithms,” in IEEE 16th International  Conference  on  Intelligent  Engineering  Systems  (INES) , 2012, pp. 37--43.
[5]  J. Zhang and S. Singh, “LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real- time,” in Robotics: Science and Systems. 2014.
[6]  S.  Thrun,  M.  Montemerlo,  D.  Koller,  B.  Wegbreit,  J.  Nieto,  and  E. Nebot,  “FastSLAM:  An  efficient  solution  to  the  simultaneous localization and mapping problem with unknown data association,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 380--407, 2004.