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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 허욱열
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 논문은 이동로봇의 빠른 위치 추정과 정밀도 향상 그리고 환경에 강인한 위치추정을 위해 확장 칼만 필터와 퍼지 알고리즘을 이용한 위치 추정에 관한 연구이다.
지능형 로봇이 여러 분야, 다양한 임무에 사용되어지게 되면서 로봇의 임무수행에서 높은 신뢰도를 요구되어지고 있다. 로봇의 임무수행 신뢰도를 높이기 위해서는 더욱 정확한 위치 인식이 필요하며, 보다 빠른 처리가 필요하게 되었다. 일반적으로 위치측정의 정확도를 높이기 위해 센서를 추가하거나 고가의 장비를 이용하여 위치측정의 정확도를 높이는 방법을 사용하는데, 이와 같은 경우 연산량이 증가하거나 비용이 증가하게 된다. 또한 센서를 추가하거나 고가의 장비를 사용해도 실제 환경에서는 동적 장애물로 인한 측정오차가 발생하는 문제가 나타난다.
본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최소한의 센서만을 이용한 위치추정을 위하여 비선형 시스템에서 사용되어지고 있는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)에 퍼지 알고리즘을 적용하여 정확한 위치 추정이 가능하도록 설계하였다. 퍼지 알고리즘의 입력으로는 오차가 많이 발생하는 구간인 로봇의 지향각의 변화와 초음파 센서 값의 변화 값을 이용하였고, 예측 데이터와 측정 데이터의 오차 값을 퍼지 입력으로 하여 누적된 오차가 발생하지 않도록 설계하였다. 그리고 설계된 필터의 성능은 시뮬레이터와 Pioneer 로봇을 이용한 실내 환경에서 주행을 이용하여 확인하였다.
지능형 로봇이 여러 분야, 다양한 임무에 사용되어지게 되면서 로봇의 임무수행에서 높은 신뢰도를 요구되어지고 있다. 로봇의 임무수행 신뢰도를 높이기 위해서는 더욱 정확한 위치 인식이 필요하며, 보다 빠른 처리가 필요하게 되었다. 일반적으로 위치측정의 정확도를 높이기 위해 센서를 추가하거나 고가의 장비를 이용하여 위치측정의 정확도를 높이는 방법을 사용하는데, 이와 같은 경우 연산량이 증가하거나 비용이 증가하게 된다. 또한 센서를 추가하거나 고가의 장비를 사용해도 실제 환경에서는 동적 장애물로 인한 측정오차가 발생하는 문제가 나타난다.
본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최소한의 센서만을 이용한 위치추정을 위하여 비선형 시스템에서 사용되어지고 있는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)에 퍼지 알고리즘을 적용하여 정확한 위치 추정이 가능하도록 설계하였다. 퍼지 알고리즘의 입력으로는 오차가 많이 발생하는 구간인 로봇의 지향각의 변화와 초음파 센서 값의 변화 값을 이용하였고, 예측 데이터와 측정 데이터의 오차 값을 퍼지 입력으로 하여 누적된 오차가 발생하지 않도록 설계하였다. 그리고 설계된 필터의 성능은 시뮬레이터와 Pioneer 로봇을 이용한 실내 환경에서 주행을 이용하여 확인하였다.
목차
제 1 장 1서론. 11.1 논문 배경 및 목적 . 11.2 논문 내용 2제 2 장 위치 측정 방법과 오차 특성 . 42.1 주행기록계 시스템 42.2 초음파 센서 시스템 . 9제 3 장 위치 추정 알고리즘 설계 143.1 EKF 위치 추정 알고리즘 143.2 확장 칼만 필터 알고리즘 . 16제 4 장 퍼지 알고리즘 . 214.1 퍼지 가중치 21제 5 장 모의실험 및 분석 255.1 주행 기록계 255.2 확장 칼만 필터 265.3 퍼지-확장 칼만 필터 275.4 주행 테스트 29제 6 장 결론 32참고문헌 33
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