본 기술은 레인지 센서 스캔 데이터와 환경 지도 기반 예측 데이터 간의 면적 기반 편차를 이용해 매칭 에러를 산출하고, 이를 확률 밀도 함수에 적용하여 이동 로봇의 위치를 추정하며 실패 시 신속하게 복귀하는 위치 추정 방법입니다.
기존 빔 모델은 센서 데이터 오류에 민감하고 맵핑되지 않은 장애물이 존재하는 실제 환경에서 위치 추정 정확도가 저하되며, 휠 미끄러짐 등으로 위치 추정에 실패했을 때 복귀 속도가 지연되는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 스캔 범위 영역과 예측 범위 영역의 편차를 이용해 매칭 에러를 산출하고 미디언 필터로 잡음을 제거한 뒤 통계적 문턱치로 실패를 감지하여 최대 모션 경계 영역 내에서 확률적으로 재추정하는 방식을 제안합니다. 실내 서비스 로봇과 물류 로봇에 적용될 수 있어 위치를 잃어도 빠르게 복구하여 작업 중단 시간을 최소화합니다.
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