무선통신 환경에서 데이터 손실 시 모바일 로봇의 측위 알고리즘

• 영문명: Localization Algorithms for Mobile Robots with Presence of Data Missing in a Wireless Communication Environment
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김신 신성 유성현
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제18권 제4호, 601~607쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.08.31

국문 초록

모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.

영문 초록

Mobile robots are widely used in industries because mobile robots perform tasks in various environments. In order to carry out tasks, determining the precise location of the robot in real-time is important due to the need for path generation and obstacle detection. In particular, when mobile robots autonomously navigate in indoor environments and carry out assigned tasks within pre-determined areas, highly precise positioning performance is required. However, mobile robots frequently experience data missing in wireless communication environments. The robots need to rely on predictive techniques to autonomously determine the mobile robot positions and continue performing mobile robot tasks. In this paper, we propose an extended Kalman filter-based algorithm to enhance the accuracy of mobile robot localization and address the issue of data missing. Trilateration algorithm relies on measurements taken at that moment, resulting in inaccurate localization performance. In contrast, the proposed algorithm uses residual values of predicted measurements in data missing environments, making precise mobile robot position estimation. We conducted simulations in terms of data missing to verify the superior performance of the proposed algorithm.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 무선통신 환경에서 데이터 손실 시 모바일 로봇의 측위 알고리즘

Ⅲ. 시뮬레이션

Ⅳ. 결론

References

키워드

모바일 로봇 삼변측량법 측위 확장 칼만 필터 Mobile Robot Trilateration Localization Extended Kalman Filter(EKF)