본 기술은 자율 이동 로봇의 경로 생성 시 몬테카를로 위치 추정 알고리즘을 기반으로 주행 불확실성과 센서 불확실성을 결합하여, 샘플의 발산과 수렴 과정에서 산출된 포인트 불확실성을 최소화하는 경로를 최적 경로로 결정하는 방법입니다.
자율 이동 로봇 주행 시 휠 엔코더 오차나 미끄러짐으로 인한 주행 불확실성과 환경 잡음으로 인한 센서 측정 불확실성이 독립적으로 존재하여, 단순한 경로 계획으로는 위치 추정 정확도가 떨어지고 주행 신뢰성을 확보하기 어려운 문제점이 있었습니다.
본 기술은 몬테카를로 위치 추정으로 예비 경로 상의 포인트별 주행 불확실성을 모델링하고 센서 확률을 적용하여 수렴된 샘플의 공분산 행렬로 조합 불확실성을 산출한 후 가중치 합으로 경로 비용을 계산하는 방식을 제안합니다. 대규모 실내 시설의 자율주행 로봇에 적용될 수 있어 최단 거리 대신 가장 확실하게 도달할 수 있는 경로를 선택하여 운용 신뢰성을 높입니다.
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