분산점칼만필터를 이용한 휴머노이드 로봇 SLAM 아키텍쳐 = Unscented Kalman Filter-Based Simultaneous Localization and Mapping Architecture for Humanoid Robots

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

For a humanoid robot, its non-linear constraints have to be considered for developing a navigation architecture including simultaneous localization and mapping (SLAM). In particular, its center-of-mass shows sinusoidal function-like sway motion during walking. To cope with these complexity issues, unscented kalman-filter based SLAM has been employed and used as an important component for implementing gaze control-based navigation architecture for a humanoid robot. Especially, modifiable walking pattern generation (MWPG) algorithm is considered for composing motion and observation models for the SLAM
architecture. The proposed architecture is verified through simulations using a developed dynamic simulator
for a small-sized humanoid robot, HanSaRam(HSR)-VII.

국문 초록 (Abstract)

휴머노이드 로봇은 시스템의 특성상 이동 명령에 따른 실제 보행궤적 생성 및 위치 이동이 비선형성과 비주기성을 갖게 된다. 그러한 휴머노이드 로봇을 위한 위치추정 및 지도제작(SLAM)
알고리즘을 구성하기 위해서는 비선형성에 대응하기 위해 분산점 칼만필터를 사용하고, 휴머노이드 로봇의 보행 특성을 고려한 동작 모델과 관측 모델이 필요하다. 본 논문에서는 선행 연구
에서 보행궤적생성에 사용된 가변보행궤적생성(modifiable walking pattern generation: MWPG) 알고리즘에 기반한 동작 모델과 관측모델을 제안하고 그 효용성을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.