실내 자율형 주행로봇의 자기위치 추정을 위한 보상필터 설계

Q: 이 논문에서 정의한 자기위치 추정이란 무엇인가?

이동 로봇이 탑재된 센서 데이터를 활용하여 자신의 현재 위치와 방향을 파악하는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 특히 엔코더와 자이로 센서의 정보를 융합하여 실내 자율 주행 로봇의 정밀한 위치 인식을 구현하는 것을 핵심으로 한다.

Q: 적응형 보상 필터가 로봇의 자기위치 추정 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 주행 조건에 따라 필터 이득을 조절하고 자이로의 확률적 오차를 실시간으로 보정함으로써 위치 인식 오차를 엔코더나 자이로를 단독으로 사용했을 때보다 2배에서 5배까지 향상시키는 효과가 나타났다.

한재원; 황종현; 홍성경; 류영선

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한재원 (세종대학교) 황종현 (세종대학교) 홍성경 (세종대학교) 류영선 (생산기술연구원)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제16권 제11호

발행연도: 2010.11

수록면: 1,110 - 1,116 (7page)

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This paper present an effective complementary filtering method using encoder and gyro sensors for the self-localization(including heading and velocity) of indoor mobile robot. The main idea of the proposed approach is to find the pros and cons of each sensor through a various maneuvering tests and to design of an adaptive complementary filter that works for the entire maneuvering phases. The proposed method is applied to an indoor mobile robot and the performances are verified through extensive experiments.

#self-localization #encoder #gyro #sensor fusion #complementary filter #indoor mobile robots

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-003224992

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