초록
본 논문에서는 로봇이 획득한 정보가 내포하는 '장애물의 존재성'과 '장애물 사이의 연결성'이 위치인식에 효과적으로 사용 될 수 있음을 러프집합을 이용하여 확인한다. 그리고 두 속성을 이용하여 위치인식의 애매성을 줄이고, 신뢰할 수 없는 환경 정보에서도 로봇의 위치 판단이 가능한 위치인식 방법을 제안한다. 로봇이 환경 정보를 축소하여 구성한 지도만으로도 목표점까지 이동하는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
In this paper, we confirm that the two properties, 'existence of obstacles' and 'connectivity between obstacles', involved in information acquired by a robot can be used efficiently for location recognition of the robot by using rough sets. Moreover, we propose a method which can reduce ambiguity of the location recognition by applying the properties and recognize the robot's location with distrustful information of the environment where the robot moves. We confirmed it through computer simulation that a robot moves to a goal with only the map containing not enough information on the real environment.
