자동차형 로봇을 위한 다수의 센서 정보를 융합한 실외 위치 추정

Abstract

위치 추정은 서비스 로봇의 임무 수행에 있어서 반드시 필요한 과정이다. 특히 실외 환경에서의 로봇은 주로 탐사, 군사용으로 사용되는 경우가 많으며, 그 임무의 특성상 다른 서비스 로봇보다 정확하고 안정성 있는 위치 추정 결과를 얻을 필요가 있다. 하지만 실외 환경은 실내 환경에 비해 그 정보가 명확하지 않을 뿐 아니라, 그 범위가 훨씬 광대하기에, 상대적으로 정확한 위치추정에 어려움이 크다. 이러한 실외 환경에서의 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위해서, 다수의 센서 정보를 융합하여 정확도를 향상시키는 시도가 많이 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 LRF와 엔코더, GPS 3개의 센서를 이용한 다중 센서 정보를 융합한 실외 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 우선 LRF를 이용해 주변 환경을 선분, 원으로 구분하여 감지, 추출 하여 위치 정보를 얻는다. 그리고 이 위치 추정의 결과를 GPS, 엔코더 정보와 융합하는 multi-update EKF 알고리즘을 제안한다. 이는 시간 주기가 서로 다른 센서 정보를 효과적으로 융합할 뿐만 아니라 추정 결과를 중첩적으로 보정 함으로서 정확도가 향상 될 것이다.