Robot 움직이기 - Localization

실제 로봇을 운용함에 있어서, 중요한 것 중 하나는 로봇의 현재 위치를 파악하는 것입니다. 주어진 지도 상에서 로봇의 현재 위치를 파악하는 기술을 localization 또는 position estimation이라고 합니다. 일반적인 2D환경에서 이동하는 로봇의 경우, 지도 상에서의 위치 (x, y) 와 로봇이 향하는 각도 정보 θ로 표현가능합니다. Localization을 추정하기 위해 활용되는 센서로는 주로 Odometer(주행 기록계) 및 LiDAR 센서를 활용한다고 합니다. 

Localization은 position tracking과 global localization으로 이루어진다고 합니다.

• Position tracking (Local problem): 로봇의 초기 위치를 알고 있고, 이를 기반으로 로봇의 움직임을 추적하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 방법
• Global localization (Global problem): 로봇의 초기 위치를 모르는 상태에서, 지도 상의 한점에서 위치 추정을 시작하지만, 실제 위치는 알 수 없는 상태

기본 알고리즘 - Monte Carlo Localization (Particle filter)

    1) 전체 지도에서 균일하게 확률 분포 생성

    2) 로봇의 센서를 통해 주변 환경을 확인 및 확률 분포 업데이트

    3) 로봇을 이동시킨후, 로봇의 이동한 값을 이용하여 확률 분포 업데이트

    4) 2)~3)의 과정을 확률 분포가 수렴할 때까지 반복

 

Monte Carlo Localization 관련 Youtube 링크