[Gmapping 논문 리뷰] Outdoor Robot Navigation Using Gmapping Based SLAM Algorithm
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7480175
Outdoor robot navigation using Gmapping based SLAM algorithm
This paper presents the complete methodology followed in designing and implementing a tracked autonomous navigation robot which can navigate through an unknown outdoor environment using ROS (Robot Operating System). The concept is based on the mapping proc
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Gmapping 원본 논문은 아니지만 이 논문을 리뷰를 해보겠습니다.
SLAM은 Localization과 Mapping 문제를 동시에 해결하는 문제입니다. 그런데 이 SLAM 문제가 어려운 이유는 Localization과 Mapping은 항상 coupling된 문제이기 때문입니다.
1. Localization
Localization 문제에서는 랜드마크 위치의 맵 p는 아는 상태입니다. 그리고나서 로봇의 pose Xv(k)는 랜드마크 위치의 센서 측정치인 Z(k)에 의해 결정됩니다.
2. Mapping
Mapping 문제에서는 로봇의 pose Xv(k)를 아는 상태입니다. 랜드마크 위치 측정치인 Z(k)가 필요하고 Z(k)를 이용한 맵 p를 생성합니다.
Fig.1 은 SLAM 알고리즘의 파라미터를 나타냅니다.
로봇의 기구하적 모델을 알고나서 모르는 장소에서 이동을 하면, 몇몇 특징 지점들 혹은 랜드마크들을 포함하여 환경을 만들 수 있습니다.
위와 같이 SLAM을 수행하기 위해서는 Process Model, Observation Model이 필요합니다.
- Process Model
시스템의 상태는 모든 랜드마크의 위치를 포함한 Vehicle의 위치(position)와 방향(orientation)으로 구성되어 있습니다.