As the advent of the Google car, it becomes a well-known technology that moving robots and UGV(Unmanned Ground Vehicle). In order for robots to drive autonomously, robots have to know surrounding environments and make World Modeling. It is important to know an accurate position for accurate World Modeling. The aim of this thesis is precise localization for World Modeling and making robots localize using local sensors under the situation that GPS(Global Positioning System) cannot receive signal from satellites in urban environments. In this thesis, we propose a method for non-line-of-sight situation detection and localization using GPS, IMU(Inertial Measurement Unit), Wheel Encoder and LRF(Laser Range Finder). To decide the signal from the satellite whether blocked by building, it is need to make local map using local sensors and LRF. Then GPS reliability is set adaptively by non-line-of-sight situation. Using the GPS reliability we localize the robot’s pose based on EKF(Extended Kalman Filter). To evaluate and ability of the proposed methods, accuracy is analyzed using ground truth from Google maps. Experimental results demonstrate that the proposed method has accuracy for World Modeling using the pose from the proposed localization method.
구글카의 출현 이후로 로봇의 이동이나 무인 자동차에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 로봇이나 무인자동차가 자율 주행을 하기 위해서는 주변 환경 모델링을 할 수 있어야 한다. 이러한 지도 생성은 단순히 로봇의 주변 환경에 대한 형태를 보여줄 뿐만 아니라 로봇의 위치 추정, 경로 계획 등의 알고리즘에 필수가 되는 정보를 제공한다. 그리고 주변 환경에 대해 정확한 월드 모델링을 하기 위해서는 로봇의 확한 위치를 아는 것이 중요한 문제이다. 본 논문의 목적은 월드 모델링을 위한 정교한 위치 추정 방법이며, 위성항법장치로부터 로봇이 위치 정보를 수신하지 못하더라도 국부 센서를 이용하여 위치 추정이 가능하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 위성항법장치와 관성측정장치 바퀴 주행기록계 레이저거리측정기를 이용하여 비가시선 현상을 검출하고 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 비가시선 현상을 검출하기 위해서 국부 센서를 이용하여 국부 위치를 추정하고 추정된 국부 위치에서 레이저거리측정기를 이용하여 국부 지도를 생성하였다. 생성된 국부 지도를 이용하여 위성항법장치의 비가시선 현상을 검출하였고, 비가시선 현상에서 위성항법장치의 신뢰도를 결정하였다. 위성항법장치의 신뢰도가 결정되면, 위성항법장치 신뢰도에 따라서 국부 센서와 위치 값을 융합하여 정교한 위치 값을 추정해 내었다. 제안된 방법을 이용하여, 실제로 전기 자동차 및 센서 시스템을 구현하여, 구현된 센서 시스템으로 카이스트 캠퍼스를 주행하며 데이터를 획득 하고 이를 검증해 보았다. 각 센서별로 위치를 구하고 제안된 방법을 이용하여 위치를 추정하여 이를 지도상에 함께 표기하여 비교해보았다. 그리고 구해진 위치를 이용하여 월드 모델링을 생성하였고, 월드 모델링의 결과를 분석하기 위해 구글 맵을 이용하여 지상검증자료를 획득하고 제안된 방법을 통해 성능 분석을 하였다. 제안된 방법을 이용하여 구한 위치를 이용한 월드 모델의 결과가 각 센서를 이용하여 구한 위치를 이용한 월드 모델의 결과보다 오차가 적음을 확인 할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법은 정교한 위치 추정이 가능하도록 한다.
