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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 59 - 70 (12page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.3.59
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본 연구에서는 능동 SLAM을 위한 계층적 커버리지 경로 계획 방법을 제안한다. 능동 SLAM은 SLAM에서 불확실성이 높은 영역을 재방문하여 SLAM 지도의 정확성을 향상하기 위한 로봇 경로를 계획하는 기술이다. 그러나, 불확실성이 높은 영역만 방문할 경우, 오히려 공분산의 지속적 상승으로 인해 SLAM 결과가 발산될 수 있다. 제안된 방법은 허용 가능한 불확실성을 넘지 않는 제약조건 아래에서 기존 방법보다 향상된 커버리지 경로 계획을 제안한다. 이를 위해 개미 군집 최적화 기법과 유전 알고리즘을 계층적 구조로 접근해 해결하였다. 시뮬레이션에서는 경로 길이, 불확실성 수치, 수행시간 면에서 제안한 방법과 기존 접근 방법과의 비교 및 분석을 수행하였다. 제안한 방법은 제약조건인 허용 가능한 불확실성을 넘지 않으며 동시에 짧은 경로 생성 성능을 보였다. 향후, 제안한 방법을 실시간으로 수행하여 SLAM의 공분산이 감소하고 지도가 정확히 작성됨을 보일 예정이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
II. 관련 연구
Ⅲ. 능동 SLAM을 위한 커버리지 경로 계획
Ⅳ. 시뮬레이션
V. 결론
References
참고문헌 (0)
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