[논문]간접 칼만 필터 기반의 센서융합을 이용한 실외 주행 이동로봇의 위치 추정

권지욱; 박문수; 김태은; 좌동경; 홍석교

doi:10.5302/j.icros.2008.14.8.800

간접 칼만 필터 기반의 센서융합을 이용한 실외 주행 이동로봇의 위치 추정
Localization of Outdoor Wheeled Mobile Robots using Indirect Kalman Filter Based Sensor fusion 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.14 no.8, 2008년, pp.800 - 808

권지욱 (아주대학교 전자공학부) , 박문수 (아주대학교 전자공학부) , 김태은 (아주대학교 전자공학부) , 좌동경 (아주대학교 전자공학부) , 홍석교 (아주대학교 전자공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a localization algorithm of the outdoor wheeled mobile robot using the sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF). The wheeled mobile robot considered with in this paper is approximated to the two wheeled mobile robot. The mobile robot has the IMU and encoder sensor for inertia positioning system and GPS. Because the IMU and encoder sensor have bias errors, divergence of the estimated position from the measured data can occur when the mobile robot moves for a long time. Because of many natural and artificial conditions (i.e. atmosphere or GPS body itself), GPS has the maximum error about $10{\sim}20m$ when the mobile robot moves for a short time. Thus, the fusion algorithm of IMU, encoder sensor and GPS is needed. For the sensor fusion algorithm, we use IKF that estimates the errors of the position of the mobile robot. IKF proposed in this paper can be used other autonomous agents (i.e. UAV, UGV) because IKF in this paper use the position errors of the mobile robot. We can show the stability of the proposed sensor fusion method, using the fact that the covariance of error state of the IKF is bounded. To evaluate the performance of proposed algorithm, simulation and experimental results of IKF for the position(x-axis position, y-axis position, and yaw angle) of the outdoor wheeled mobile robot are presented.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 앞에서 언급한 위치 추정의 문제점이 더 크게 부각된다. 본 논문에서는 이동로봇이 실외에서 현재 위치를 추정하기 위해 간접 칼만 필터 기반μ] 의 센서융합 방법을 이용하여 이동로봇의 위치와 자세를 결정하는 알고리즘을 제안한다. [1] 에서는 간접 칼만 필터 기반의 센서 융합 방법을 사용하여 무인기의 각 축에 대한 자세 정보를 추정하였으나, 이동 위치에 대한 위치 추정을 보이지 못하였다.

제안 방법

또한 GPS에서 제공하는 위치 정보는 누적되는 오차는 없지만 측정 순간의 오차를 가지게 된다. 따라서 보다 정확한 이동로봇의 위치와 자세를 추정하기 위한 간접 칼만 필터를 설계한다.
[1] 에서는 간접 칼만 필터 기반의 센서 융합 방법을 사용하여 무인기의 각 축에 대한 자세 정보를 추정하였으나, 이동 위치에 대한 위치 추정을 보이지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 또한 간접 칼만 필터를 이용한 센서 융합 알고리즘을 실제 실외 주행 이동 로봇의 위치 결정에 적용한다.
이동로봇으로써 실외 환경에 많이 사용된다. 본 논문에서는 모델의 간단한 적용을 위하여 2바퀴 구동형 로봇으로 근사하여 제안된 알고리즘을 적용한다. 대상 이동로봇의 기구학은 그림 1과 같이 나타낼 수 있다.

대상 데이터

본 연구에서 대상으로 하는 이동로봇은 좌우 4바퀴를 갖는 이동로봇으로써 실외 환경에 많이 사용된다. 본 논문에서는 모델의 간단한 적용을 위하여 2바퀴 구동형 로봇으로 근사하여 제안된 알고리즘을 적용한다.

성능/효과

또한 제안된 간접 칼만 필터의 안정성을 보이기 위해 4 장에서 언급한 것과 같이 공분산 행렬 P의 상한 trace (S) 와 하한 "aceV) 를 구하고 공분산 행렬 P의 그크기가 항상 그 사이에 있음을 보인다. 그림 5에서는 / 에 따른 P 의 상, 하한을 나타낸다.
위치추정을 할 수 있음을 보였다. GPS에서 생길 수 있는 측정값의 간헐적인 소실로 인한 안정성을 분석하고, 추정된 오차의 공분산이 일정한 범위 내로 들어오는 것을 보임으로써 제안된 위치추정 알고리즘의 안정성을 보였다. 또한 제안된 알고리즘은 오차 상태 방정식을 사용하는 간접 칼만 필터를 기반으로 함으로써, 기존의 알고리즘들에 비해 다른 시스템 (무인항공기, 무인배 등)에 쉽게 적용 가능할 뿐만 아니라 앞으로 영상센서 및 최근 많이 연구되는 센서 네트워크를 이용한 시스템과 융합을 통하여 더 좋은 성능의 위치 추정 시스템을 얻고자 할 때에도 적용 가능할 것으로 보인다.
나타낸다. 간접 칼만 필터 기반의 센서융합을 통하여 추정한 이동로봇의 위치는 1MU 와 엔코더 데이터가 갖는 바이어스 오차를 해결하고 GPS가 갖는 오차 범위를 줄였음을 보여주고 있다.
이 논문에서는 간접 칼만필터를 기반으로 한 IMU, 엔코 더 센서와, GPS를 융합한 실외 주행 이동 로봇의 위치추정 알고리즘을 제안하고, 이동 로봇에 적용함으로써 실제 환경에 안정적인 위치추정을 할 수 있음을 보였다. GPS에서 생길 수 있는 측정값의 간헐적인 소실로 인한 안정성을 분석하고, 추정된 오차의 공분산이 일정한 범위 내로 들어오는 것을 보임으로써 제안된 위치추정 알고리즘의 안정성을 보였다.
이때 이동로봇의 이동궤적을 IMU에서 얻은 속도 정보와 엔코더로부터 생성된 속도정보를 적분하여 획득하였을 때, IMU와 엔코더 데이터의 오차로 인하여 이상적인 이동 로봇의 궤적과 많이 차이가 나는 것을 알 수 있다. 또한, GPS에 획득한 좌표 정보에는 전체적으로 누적되는 오차는 보이지 않으나 많은 순간 오차들이 포함되어 있는 것을 알 수 있다.
이때 GPS만을 사용하였을 때에는 변화량이 6m 이상 나타나는 구간이나 타나 있고 측정값 누수 현상이 보인다. 제안된 알고리즘을 이용하여 이동로봇의 위치를 추정한 후에는 이동로봇의 위치 변화가 실제 이동 가능한 범위에 존재하고 계속적인 위치 추정이 가능한 것을 보인다.
보여준다. 제안된 융합 알고리즘을 통하여 얻은 이동 로봇의 추정위치는 IMU와 엔코 더 만을 이용했을 때의 바이어스된 오차를 바로 잡고 GPS의 잡음의 크기가 줄어들었음을 알 수 있다. 그림 13은 GPS만을 사용했을 때의 각 샘플의 변화와 제안된 융합알고리즘을 사용했을 하여 얻은 추정 위치의 변화를 보여준다.

후속연구

GPS에서 생길 수 있는 측정값의 간헐적인 소실로 인한 안정성을 분석하고, 추정된 오차의 공분산이 일정한 범위 내로 들어오는 것을 보임으로써 제안된 위치추정 알고리즘의 안정성을 보였다. 또한 제안된 알고리즘은 오차 상태 방정식을 사용하는 간접 칼만 필터를 기반으로 함으로써, 기존의 알고리즘들에 비해 다른 시스템 (무인항공기, 무인배 등)에 쉽게 적용 가능할 뿐만 아니라 앞으로 영상센서 및 최근 많이 연구되는 센서 네트워크를 이용한 시스템과 융합을 통하여 더 좋은 성능의 위치 추정 시스템을 얻고자 할 때에도 적용 가능할 것으로 보인다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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