[논문]무선통신 환경에서 데이터 손실 시 모바일 로봇의 측위 알고리즘

김신; 신성; 유성현

doi:10.13067/jkiecs.2023.18.4.601

[국내논문] 무선통신 환경에서 데이터 손실 시 모바일 로봇의 측위 알고리즘
Localization Algorithms for Mobile Robots with Presence of Data Missing in a Wireless Communication Environment 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.18 no.4, 2023년, pp.601 - 608

김신 (조선대학교 전자공학부) , 신성 (조선대학교 전자공학부) , 유성현 (조선대학교 전자공학부)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

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.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 모바일 로봇 측위 시스템 Fig. 1 Mobile robot localization system
그림 그림 2. 최적의 오차 공분산을 결정하기 위한 3차원 플롯 Fig. 2 3-D plot for determining optimal error covariance
표 표 1. 모바일 로봇의 위치를 추정하는 의사 코드 Table 1. Pseudo code for estimating the position of a mobile robot
그림 그림 3. 데이터 손실이 없는 환경에서 모바일 로봇 위치 추정 Fig. 3 Mobile robot position estimation without data missing case
그림 그림 4. 데이터 손실이 없는 환경에서 모바일 로봇의 위치 추정 오차 절댓값 Fig. 4 Absolute error in mobile robot position estimation without data missing case
그림 그림 5. 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇 위치 추정 Fig. 5 Mobile robot position estimation with data missing case
그림 그림 6. 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 위치 추정 오차 절댓값 Fig. 6 Absolute error in mobile robot position estimation with data missing case
표 표 2. 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 RMSE 비교 Table 2. RMSE comparison without data missing case and data missing case

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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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