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본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, LCA<SUB>LSM</SUB>)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 LCA<SUB>LSM</SUB>은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 LCA<SUB>LSM</SUB>의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 LCA<SUB>KF</SUB> (Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, LCA<SUB>KF</SUB>) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 LCA<SUB>LSM</SUB>의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 LCA<SUB>KF</SUB>에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 LCA<SUB>LSM</SUB>은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 LCA<SUB>KF</SUB> 보다 더 안정적임을 알 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 도슨트 로봇의 구성
Ⅳ. 위치추적 보정 알고리즘
Ⅴ. 실험 및 결과 분석
Ⅵ. 결론
References
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