[확률론적 로보틱스] 7장 : 모바일 로봇 로컬화 - 마르코프와 가우시안 (EKF 로컬화)

0. 이것만은 알고가자 1.

EKF 로컬화란 무엇인가? 0.

지난 시간에 배운 것을 다시한번 정리해보자 ! 1.

로컬화 문제란 무엇인가? : 센서 정보를 받고, 맵 정보를 알았을 때, 그렇다면 내 자세는 어떻게 되는지 추정해본다 !

2. 마르코프 로컬화란 ?

: 베이즈 필터를, 모바일 로봇 로컬화 문제에 확장해서 적용하는 것을 의미한다 ! 조금은 추상적인 개념인 듯하다 !

즉, 베이즈 필터를 부르는 다른 이름이며, 모바일 로봇 로컬화 단계에서 적용했을때 이렇게 명명하는 것이다 ! 1.

EKF 로컬화? 한마디로 말하자면, 확장형 칼만필터를 로컬화 문제에 적용한 것이다.

피처 기반의 맵에 많이 사용된다 ! 우선, 그림으로 한차례 살펴보자면, 아래에 그림처럼 로봇의 위치, 포즈를 정확하게 추정하기 위해서 정확도의 범위를 선정할 수 있고, 그것을 기반으로 정확도가 높은 곳의 포즈를 추정하는 과정을 말한다 !

출처) https://www.researchgate.net/figure/The-Ex...