본 기술은 이동 로봇의 위치 추정을 위해 레이저 거리 센서의 측정값에 대한 거리 유형을 추정하고, 샘플 포즈 기반의 레퍼런스 거리 산출과 거리 오차 분석을 통해 해당 유형의 신뢰성 가중치를 산출하는 신뢰성 평가 방법입니다.
기존의 레이저 거리 센서 기반 위치 추정은 동적 장애물이나 환경 변화, 유리와 거울 같은 광학적 특이 현상이 있을 때 측정값이 왜곡되어 스캔 매칭 성능이 저하되는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 추정 포즈로부터 예비 샘플을 추출하여 레이 트레이싱 기반의 레퍼런스 거리 세트를 생성하고 측정 거리와의 오차로 거리 유형을 추정한 뒤, 유형의 빈도와 편차를 결합하여 관측 모델의 신뢰도를 보정하는 방식을 제안합니다. 유리벽이 많은 상업 시설의 서비스 로봇에 적용될 수 있어 반사와 투과로 인한 위치 추정 실패를 근본적으로 줄여줍니다.
본 발명은 미래창조과학부의 혼잡한 생활도로환경에서 안전하게 동작하는 무인자동차의 지능성장형 자율주행시스템, 미래창조과학부의 다양한 환경의 무인이송로봇을 위한 상용제품수준의 자율주행 제어기 개발, 산업통상자원부의 환경변화에 강인한 실내외 통합 자율주행을 위한 학습형 로봇이동지능기술개발, 농림축산식품부의 농업생산 무인자동화 인력 양성 및 연구 지원을 통해 개발되었습니다.
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