Localization is a necessary process for the mobile robots. In the outdoor environments, most of robots are used for exploration or military service. Therefore, more accurate localization result is needed. In this paper, multi-sensor fusion outdoor algorithm is proposed. LRF(Laser Range Finder), Encoder, and GPS is used for this algorithm. Firstly, scan the environments from LRF sensors and extract the object and estimate the robot position. And this estimation is fused with GPS and Encoder data. The multi-update EKF algorithm is proposed for this task. This algorithm can fuse the sensors which operate on different time period effectively, and also ensures the high accuracy in localization result.
위치 추정은 서비스 로봇의 임무 수행에 있어서 반드시 필요한 과정이다. 특히 실외 환경에서의 로봇은 주로 탐사, 군사용으로 사용되는 경우가 많으며, 그 임무의 특성상 다른 서비스 로봇보다 정확하고 안정성 있는 위치 추정 결과를 얻을 필요가 있다. 본 논문에서는 LRF와 엔코더, GPS 3개의 센서를 이용한 다중 센서 정보를 융합한 실외 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 우선 LRF를 이용해 주변 환경을 선분, 원으로 구분하여 감지, 추출 하여 위치 정보를 얻는다. 그리고 이 위치 추정의 결과를 GPS, 엔코더 정보와 융합하는 multi-update EKF 알고리즘을 제안한다. 이는 시간 주기가 서로 다른 센서 정보를 효과적으로 융합할 뿐만 아니라 추정 결과를 중첩적으로 보정 함으로서 정확도가 향상 될 것이다.
