실시간 오도메트리 보정을 통한 로봇의 위치 인식 및 지도 작성의 정확도 향상

본 논문은 확장 칼만 필터를 이용하여 로봇의 위치 인식 및 지도 작성을 수행하면서 동시에 로봇의 구조적 오차 매개변수(Systematic error parameter of the robot)를 역시 확장 칼만 필터를 이용하여 계산함으로써, 로봇의 구조적 결함에 의해 발생하는 위치 오차를 보정하고, 이를 통해 평균이 0인 가우시안 형태의 잡음이 적용되지 않는 상황에서도 로봇의 정확한 환경지도 작성이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 두 개의 독립된 확장 칼만 필터가 동시에 수행되며, 각각 오차 매개 변수를 찾고 로봇의 환경 지도를 작성하기 때문에 이를 이중 확장 칼만 필터라 부르며, 기존의 확장 칼만 필터를 이용한 로봇의 위치 인식 및 지도 작성 방법과 비교하여 본 논문에서 제안한 이중 확장 칼만 필터를 사용한 방법이 더욱 정확한 환경지도를 출력한다는 것을 시뮬레이션 실험을 통해 나타낸다.