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전시장 도슨트 로봇의 경로탐색을 위한 위치추적 보정알고리즘 (Location Tracking Compensation Algorithm for Route Searching of Docent Robot in Exhibition Hall)

8 페이지
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최초등록일 2025.06.26 최종저작일 2015.04
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전시장 도슨트 로봇의 경로탐색을 위한 위치추적 보정알고리즘
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국통신학회
    · 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 40권 / 4호 / 723 ~ 730페이지
    · 저자명 : 정무경, 이동명

    초록

    본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, LCALSM)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 LCALSM은 전시장에서도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다.
    실험결과, 제안한 LCALSM의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 LCAKF (Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, LCAKF) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다.
    또한, 제안한 LCALSM의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 LCAKF에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 LCALSM은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 LCAKF 보다 더 안정적임을 알 수 있다.

    영어초록

    In this paper, a location tracking compensation algorithm based on the Least-Squares Method (LCALSM) was proposed to improve the autonomous tracking efficiency for the docent robot in exhibition hall, and the performance of the LCALSM is analyzed by several practical experiments. The proposed LCALSM compensates the collected location coordinates for the robot using the Least-Squares Method (LSM) in order to reduce the cumulated errors that occur in the Encoder/Giro sensor (E/G) and to enhance the measured tracking accuracy rates in the autonomous tracking of the robot in exhibition hall. By experiments, it was confirmed that the average error reduction rates of the LCALSM are higher as 4.85% than that of the LCAKF in Scenario 1 (S1) and Scenario 2 (S2), respectively on the location tracking. In addition, it was also confirmed that the standard deviation in the measured errors of the LCALSM are much more low and constant compared to that of the E/G sensor and the LCAKF in S1 and S2 respectively. Finally, we see that the suggested LCALSM can execute more the stabilized location tracking than the E/G sensors and the LCAKF on the straight lines of S1 and S2 for the docent robot.

    참고자료

    · 없음
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