퍼지로 수정된 적응 파티클 필터를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 = Adaptive Particle Filter modified by Fuzzy for localization of a mobile root|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Localization is one of the important topics in robotics and it is essential to execute a mission. Most problems in the class of localization are due to uncertainties in the modeling and sensors. Therefore, various filters are developed to estimate the states in noisy information. Recently, particle filter is issued widely because it can be applied to a nonlinear model and a non-Gaussian noise. In this paper, a fuzzy adaptive particle filter is proposed, whose basic idea is to generate samples at the high-likelihood using a fuzzy logic approach. The method brings out the improvement of an accuracy of estimation. In addition, this paper presents the localization method for a mobile robot with ultrasonic beacon systems. For comparison purpose, we test a conventional particle filter method and our proposed method. Experimental results show that the proposed method has better localization performance.

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국문 초록 (Abstract)

위치 추정은 로봇의 작업 수행 과정에 있어서 중요한 문제 중 하나이다. 로롯의 위치 추정에서 발생하는 문제 중 센서나 모델리의 불확실성에 의한 오류가 가장 큰 문제이다. 따라서 이러한 불확실성을 보완하는 필터의 연구들이 최근 진행되고 있다. 그 중에서 파티클 필터가 비선형 모델이나 비-가우스 모델에도 적용이 가능하여 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 울트라 비콘 시스템을 로봇의 위치 추정 도구로 사용하였으며, 널리 알려진 퍼지 로직 접근법을 통해 파티클 필터의 적응도를 높이고 좀 더 정확한 위치 추정이 가능하게끔 하고자 하였다. 퍼지로 수정된 적응 파티클 필터의 기본 개념은 샘플링을 통해 얻어진 샘플틀을 다양한 정보를 통해 동시에 처리함으로써 보다 능동적으로 외부 변화 요소에 대해 대응하고 정확한 위치 추정이 가능하게 하는 것이다. 실험을 통해 기존의 파티클 필터와 적응 파티클 필터, 이 논문에서 제안한 방법을 각각 적용하여 위치 추정 실험을 실행하여 외부 요소에 대한 적응도 및 위치 추정의 정확도, 연산 시간등을 분석하여 그 타당성을 입증하고자 하였다.

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위치 추정은 로봇의 작업 수행 과정에 있어서 중요한 문제 중 하나이다. 로롯의 위치 추정에서 발생하는 문제 중 센서나 모델리의 불확실성에 의한 오류가 가장 큰 문제이다. 따라서 이러한 ...

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