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무선통신 환경에서 데이터 손실 시 모바일 로봇의 측위 알고리즘 ＝ Localization algorithms for mobile robots with presence of data missing in a wireless communication environment / 김신 ; 신성 ; 유성현 1
요약 1
ABSTRACT 1
Ⅰ. 서론 2
Ⅱ. 무선통신 환경에서 데이터 손실 시 모바일 로봇의 측위 알고리즘 2
Ⅲ. 시뮬레이션 4
3.1. 오차 공분산 결정 4
3.2. 데이터 손실이 없는 환경 4
3.3. 데이터 손실 환경 5
Ⅳ. 결론 6
References 6
저자 소개 7
초록보기
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 확장칼만필터 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.
권호기사
참고문헌 (20건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | G. N. Desouza and A. C. Kak, "Vision for mobile robot navigation: a survey," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 2, Feb. 2002, pp. 237-267. | 미소장 |
| 2 | Y. Kim, J. Kang, J. Yoon, Y. Lee and S. Baek, “implementation of Camera-Based Autonomous Driving Vehicle for Indoor Delivery using SLAM,” J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 17, no. 4, Aug. 2022, pp. 687-694. | 미소장 |
| 3 | S. You, C. Ahn, Y. S. Shmaliy, and S. Zhao, “Minimum weighted Frobenius norm discrete-time FIR filter with embedded unbiasedness,” IEEE Transactions on Circuits Systems II: Express Briefs, vol. 65, no. 9, Sept. 2018, pp. 1284-1288. | 미소장 |
| 4 | T. Kim and N. Ko, “Comparison and Analysis of Metods for Localization of a Mobile Robot,” The Journal of Korean Institute of Information Technology, vol 11, no 1, Jan. 2013, pp. 79-89. | 미소장 |
| 5 | C. C. Tsai, "A localization system of a mobile robot by fusing dead-reckoning and ultrasonic measurements," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 47, no. 5, Oct. 1998, pp. 1399-1404. | 미소장 |
| 6 | L. Jetto, S. Longhi, and G. Venturini, "Development and experimental validation of an adaptive extended Kalman filter for the localization of mobile robots," IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 15, no. 2, Apr. 1999, pp. 219-229. | 미소장 |
| 7 | F. Thomas and L. Ros, "Revisiting trilateration for robot localization," IEEE Transactions on Robotics, vol. 21, no. 1, Feb. 2005, pp. 93-101. | 미소장 |
| 8 | H. Lee and D. Lee, “A Study on Localization System using 3D Triangulation Algorithm based on Dynamic Allocation of Beacon Node,” The Journal of Korea Information and Communications Society, vol. 36, no. 4, Apr. 2011, pp. 378-385. | 미소장 |
| 9 | F. Thomas and L. Ros, “Revisiting trilateration for robot localization,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 21, no. 1, Feb. 2005, pp. 93-101. | 미소장 |
| 10 | S. You, C. Ahn, S. Zhao, and Y. S. Shmaliy, “Frobenius Norm-Based Unbiased Finite Impulse Response Fusion Filtering for Wireless Sensor Networks,” IEEE Transactions Industrial Electronics, vol. 69, no. 2, Feb. 2022, pp. 1867-1876. | 미소장 |
| 11 | S. You, J. Pak, C. Ahn, P. Shi, and M. Lim, “Unbiased Finite-Memory Digital Phase-Locked Loop,” IEEE Transactions on Circuits Systems II: Express Briefs, vol. 63, no. 8, Aug. 2016, pp. 798–802. | 미소장 |
| 12 | S. Y. Chen, "Kalman Filter for Robot Vision: A Survey," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 59, no. 11, Nov. 2012, pp. 4409-4420. | 미소장 |
| 13 | J. N. Greenberg and X. Tan, "Dynamic Optical Localization of a Mobile Robot Using Kalman Filtering-Based Position Prediction," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 25, no. 5, Oct. 2020, pp. 2483-2492. | 미소장 |
| 14 | S. You, C. Ahn, Y. S. Shmaliy, and S. Zhao, “Fusion Kalman and Weighted UFIR State Estimator With Improved Accuracy,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 67, no. 12, Dec. 2020, pp. 10713-10722. | 미소장 |
| 15 | S. You, D. Pae, and H. Choi, “A Digital Phase-locked Loop design based on Minimum Variance Finite Impulse Response Filter with Optimal Horizon Size,” J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 16, no. 4, Aug. 2021, pp. 591-598. | 미소장 |
| 16 | G. Song, N. Ko, and H. Choi, “Attitude Estimation of Unnamed Vehicles Using Unscented Kalman Filter,” J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, no. 1, Feb. 2019, pp. 265-274. | 미소장 |
| 17 | F. Gustafsson, F. Gunnarsson, N. Bergman, U. Forssell, J. Jansson, R. Karlsson, and P. Nordlund, “Particle Filters for Positioning, Navigation, and Tracking,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, no. 2, Feb. 2022, pp. 425-437. | 미소장 |
| 18 | A. Doucet, N. de Freitas, and N. Gordon, Sequential Monte Carlo Methods in Practice. New York: Springer-Verlag, 2001. | 미소장 |
| 19 | V. Fox, J. Hightower, L. Lin, D. Schulz, and G. Borriello, “Bayesian filtering for location estimation,” IEEE Pervasive Computing, vol. 2, no. 3, 2003, pp. 24-33. | 미소장 |
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