Bereits 1999 veröffentlichten Prof. Burgard und seine Kollegen ein Papier, in dem sie feststellten: “In this paper we introduce the Monte Carlo Localization method, where we represent the probability density involved by maintaining a set of samples that are randomly drawn from it. By using a sampling-based representation we obtain a localization method that can represent arbitrary distributions. We show experimentally that the resulting method is able to efficiently localize a mobile robot without knowledge of its starting location. It is faster, more accurate and less memory-intensive than earlier grid-based methods.”
Dieses Papier wird heute als das einflussreichste ICRA-Papier anerkannt, das in den Jahren 1998-2002 veröffentlicht wurde. Durch die Auszeichnung mit dem Meilenstein-Award beweist das Papier, dass es einen starken Einfluss innerhalb oder ausserhalb des Fachgebiets hat:
Die Auszeichnung wurde während der Online-Awards-Zeremonie im Rahmen der ICRA 2020 überreicht, die dieses Jahr vollständig online abgehalten wird. Es ist immer noch möglich, an der Konferenz teilzunehmen. Für Details besuchen Sie bitte die Website der Konferenz. www.icra2020.org