센서 정보에 따른 EKF SLAM의 성능 비교

Abstract

본 논문은 로봇과 외부에 설치된 특징점들을 추정하는 SLAM 방법이다. 적용된 SLAM 방법은 확장 칼만 필터 를 이용한 방법이다. 베이스 필터에 기반한 확장 칼만 필터는 기존의 선형 칼만 필터에서 다룰 수 없는 비 선형 시스템을 다룰 수 있는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 EKF SLAM 방법을 이용하며 EKF SLAM에 적용 될 수 있는 수신 가능한 외부 센서 정보를 제약하여 그 성능을 비교하였다. 시뮬레이션에서 의 EKF SLAM 결과는 적용 되는 외부 센서 정보에 따라 거리 정보와 베어링 정보, 베어링 정보, 그리고 거 리 정보만을 이용한 경우에 대한 결과를 보였다.고 있다. 본 논문에서는 이러한 EKF SLAM 방법을 이용하며 EKF SLAM에 적용 될 수 있는 수신 가능한 외부 센서 정보를 제약하여 그 성능을 비교하였다. 시뮬레이션에서 의 EKF SLAM 결과는 적용 되는 외부 센서 정보에 따라 거리 정보와 베어링 정보, 베어링 정보, 그리고 거 리 정보만을 이용한 경우에 대한 결과를 보였다.