이동 로봇의 최적 위치 측정에 관한 연구

Abstract

PSD(Position Sensitive Detector) 센서는 입사된 광의 위치를 매우 정밀하게 실시간으로 측정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 알려진 위치에 있는 외부 광을 이동 로봇에 탑재된 2차원 PSD로 검출하여 주행중에 있는 로봇의 위치를 보정하는 데 사용하였다. 위치 보정 알고리즘을 구하기 위하여 먼저 실제의 이동 로봇의 위치와 바퀴의 회전량 측정으로 부터 계산된 위치의 오차 원인을 분석하고 이를 모델링 하여 계산된 위치 오차의 확율적 진행 과정을 구하였다. 다음으로 외부광의 위치와 PSD 센서의 검출 신호의 관계식을 구하고 확장된 칼만 필터를 이용하여 최적 위치 보정 알고리즘을 유도하였다.

제안된 방법의 특성과 유용성을 확인하기 위하여 이동 로봇 주행에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 여기서 샘플링 시간과 광원의 위치를 결정하는데 필요한 조건들을 제시하였다.

The Position Sensitive Detector(PSD) is a useful sensor that can be used to measure the position of an incident light precisely and in real-time. In this paper, light sources, fixed at predefinded positions, are used as landmarks and the 2-D PSD signals are used to compensate the position estimation of a running mobile robot. To induce the position compensation algorithm, first, we inspect the error factor, make the error model, and evaluate the error covariance matrix between the real position and the estimated position in dead reckoning system. An Iterative Extended Kalman Filter is applied to the light source and dead reckoning data to estimate optimal values of position and heading, given a model for the external light position and it's PSD signals.

Through the simulation of navigating a robot the effectiveness of the proposed method is confirmed. Also we propose necessary conditions to determine the sampling time and light source positions.

The Position Sensitive Detector(PSD) is a useful sensor that can be used to measure the position of an incident light precisely and in real-time. In this paper, light sources, fixed at predefinded positions, are used as landmarks and the 2-D PSD signals are used to compensate the position estimation of a running mobile robot. To induce the position compensation algorithm, first, we inspect the error factor, make the error model, and evaluate the error covariance matrix between the real position and the estimated position in dead reckoning system. An Iterative Extended Kalman Filter is applied to the light source and dead reckoning data to estimate optimal values of position and heading, given a model for the external light position and it's PSD signals.

Through the simulation of navigating a robot the effectiveness of the proposed method is confirmed. Also we propose necessary conditions to determine the sampling time and light source positions.