Simultaneous Estimation of Landmark Location and Robot Pose Using Particle Filter Method

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(1)Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 3, June 2012, pp. 353-360 http://dx.doi.org/10.5391/JKIIS.2012.22.3.353. 파티클 필터 방법을 이용한 특징점과 로봇 위치의 동시 추정 Simultaneous Estimation of Landmark Location and Robot Pose Using Particle Filter Method *. **†. ***. 김태균 ․고낙용 ․노성우 Tae Gyun Kim, Nak Yong Ko† and Sung Woo Noh *. **. 조선대학교 제어계측공학과 조선대학교 제어계측로봇공학과 *** 조선대학교 정보통신공학과 요. 약. 본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사 용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다. 키워드 : SLAM, 파티클 필터, 특징점, 위치추정, 지도작성, 이동로봇. Abstract This paper describes a SLAM method which estimates landmark locations and robot pose simultaneously. The particle filter can deal with nonlinearity of robot motion as well as the non Gaussian property of robot motion uncertainty and sensor error. The state to be estimated includes the locations of landmarks in addition to the robot pose. In the experiment, four beacons which transmit ultrasonic signal are used as landmarks. The robot receives the ultrasonic signals from the beacons and detects the distance to them. The method uses rang scanning sensor to build geometric feature of the environment. Since robot location and heading are estimated by the particle filter, the scanned range data can be converted to the geometric map. The performance of the method is compared with that of the deadreckoning and trilateration. Key Words : SLAM, Particle filter, Landmark, Localization, Mapping, Mobile robot. 1. 서. 론. 미지의 환경에 있는 이동로봇이 자율주행 하기 위해 서는 주행 환경에 대한 정보를 획득하여 자신의 위치를 추정하면서 목적지까지 이동해야 한다. 이를 위해 이동 로봇은 정확한 지도를 작성하고 동시에 로봇 스스로 자 신의 위치를 추정하는 SLAM 기술이 필요하다[1-2]. 접수일자: 2012년 1월 17일 심사(수정)일자: 2012년 4월 17일 게재확정일자 : 2012년 4월 18일 †교신저자 본 연구는 교육과학기술부, 한국연구재단의 2010년 지역혁신인력양성사업(과제명: 로봇의 자율주행 요소 기술 상용화 및 인력양성, 과제관리번호: 2010-04-대 -01-016)의 지원에 의해 이루어짐.. 이러한 SLAM 기술의 구현을 위해서는 지도 작성을 위해 로봇의 위치를 추정해야 하고, 로봇의 위치를 추 정하기 위해서는 지도가 정확해야 한다[3]. 하지만 실제 이동로봇이 주행하는 환경에서는 불확실성이 포함된 센 서정보를 이용해 지도를 작성하고, 작성된 지도를 이용 해 로봇 위치를 추정하는 것은 나쁜 결과를 가져올 수 있다. 이렇듯 이동로봇이 미지의 환경에서 자율주행을 위한 SLAM 기술은 어려운 기술이라 할 수 있다[4]. 기존 이동로봇의 SLAM 연구들은 주로 확률적 접근 을 통해 SLAM 방법을 다루고 있다. 이와 같이 확률에 기반한 대표적인 방법으로는 EKF-SLAM, UKF-SLAM과 FastSLAM등이 있다[5]. EKF-SLAM 방법[6-7]은 확장 칼만 필터 기반으로 동작하는 SLAM 방법으로, 비선형 시스템을 선형화 시키는 과정을 통해 비선형 시스템을 다룰 수 있다. 하지만 특징점들의 수 가 많아짐에 따라 계산량이 증가하며, 선형화 과정으로. 353.

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