몬테카를로 위치추정 알고리즘을 이용한 수중로봇의 위치추정

• 영문명: Localization on an Underwater Robot Using Monte Carlo Localization Algorithm
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김태균(Tae-Gyun Kim) 고낙용(Nak-Yong Ko) 노성우(Sung-Woo Noh) 이영필(Young-Pil Lee)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제6권 제2호, 288~295쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.04.30

국문 초록

본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.

영문 초록

The paper proposes a localization method of an underwater robot using Monte Carlo Localization(MCL) approach. Localization is one of the fundamental basics for autonomous navigation of an underwater robot. The proposed method resolves the problem of accumulation of position error which is fatal to dead reckoning method. It deals with uncertainty of the robot motion and uncertainty of sensor data in probabilistic approach. Especially, it can model the nonlinear motion transition and non Gaussian probabilistic sensor characteristics. In the paper, motion model is described using Euler angles to utilize the MCL algorithm for position estimation of an underwater robot. Motion model and sensor model are implemented and the performance of the proposed method is verified through simulation.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 수중로봇의 위치추정 알고리즘

Ⅲ. 수중로봇 모션모델

Ⅳ. 수중로봇 센서모델

V. 파티클 리샘플링 모델

Ⅵ. 실험 및 고찰

Ⅷ. 결 론

참고 문헌

키워드

Underwater robot localization MCL algorithm Euler angle motion model sensor model autonomous navigation