• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.575-582
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• 2013

본 논문에서는 로봇 위치 예측 기반을 둔 ICP 알고리즘을 이용한 지도를 작성한다. 제안한 방법은 데드레크닝으로 로봇 위치를 예측하고 ICP 알고리즘으로 지도를 작성 한다. 기존 방법은 기준데이터와 새 데이터의 센서 값만을 이용하여 로봇의 위치와 지도를 작성한다. 기존 방법은 현재 데이터와 기준 값과의 간격의 차이가 조금만 멀어져도 보정하기가 어렵다. 하지만 제안한 방법으로 지도를 작성할 경우에는 지도의 틀어진 정도가 기존 방법으로는 지도를 보정 할 수 없지만 제안한 방법은 지도 보정을 할 수 있음을 실제 실험을 통해 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.391-399
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• 2012

본 논문에서는 파티클 필터 방법을 이용한 이동로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 방법을 제안한다. 이동로봇의 SLAM은 지도가 주어지지 않는 환경에서 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하는 것과 동시에 지도를 만드는 것이다. 제안된 방법은 로봇의 위치를 추정함과 동시에 특징점인 외부 비이컨들의 위치를 추정하는 방법을 다루고 있다. 특히 파티클 필터 방법을 적용하여 이동로봇과 특징점 위치를 파티클의 분포에 의해 확률적으로 표현한다. 제안된 SLAM방법은 이동로봇의 동작 뿐 아니라 특징점 위치의 불확실성을 고려한다. 따라서 매 샘플링 시각에 특징점의 위치 정보도 불확실성을 고려하여 예측되어진다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션과 실험을 통하여 평가하였다. 제안된 방법은 비이컨으로 부터의 거리 정보에 불규칙한 잡음이 있는 환경에서도 실질적으로 사용가능한 지도 정보를 제공하였다. 또한 통상의 최소자승법이나 데드레크닝 방법에 비해서 보다 정확하고 강건하게 로봇의 위치를 추정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.353-360
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• 2012

본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.288-295
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• 2011

본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.