내비게이션을 위한 위치 추정 필터

내비게이션을 사용하기 위해서는 위치추정 필터를 사용해야합니다. 위치추청 필터는 대표적으로 ① 칼만 필터(Kalman Filter), ② 파티클 필터(Particle Filter)를 사용합니다.

 

칼만 필터

칼만 필터(Kalman Filter)는 잡음이 포함되어 있는 선형 시스템에서 대상체의 상태를 추적하는 재귀 필터입니다. 이 필터는 베이스 확률을 기반으로 하는데 예측(Prediction)과 보정(update)을 계속하게 됩니다. 여기서 예측(Prediction)이란, 모델의 상정하고 이 모델을 이용하여 이전 상태로부터 현재 시점의 상태를 예측하는 의미를 가지고, 보정(update)이란 앞 단계의 예측 값과 외부 계측기로 얻은 실제 측정 값 간의 오차를 이용하여 더욱 정확한 상태의 상태 값을 추정하는 걸 보정이라고 합니다.

 

 

파티클 필터

로봇에 사용한 파티클 필터(Particle Filter)는 시행착오(try-and-error)법을 기반으로 한 시뮬레이션을 통하여 예측하는 기술로 대상 시스템에 확률 분포로 임의로 생성된 추정 값을 파티클(입자)형태로 나타냅니다. 수행하는 순서로는 ① 초기화(Initialization) ② 예측(Prediction) ③ 보정(Update) ④ 위치 추정(Pose estimation) ⑤ 재추출(Resampling)을 실행합니다.