• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.237-244
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• 2020

본 논문은 2차원 공간에서 SLAM(: Simultaneous Localization and Mapping)의 구현을 설명한다. 본 논문에서 사용한 방법은 불변량이라고 하는 변수가 일정하게 유지 될 때 변환된 변수가 선형 공간을 구성하도록 상태 변수와 측정 변수를 변환하는 IEKF(: Invariant extended Kalman filter)를 사용한다. 따라서, IEKF는 불변량이 일정하게 유지되는 경우 수렴을 보장한다. 제안된 IEKF 접근법 중 변환을 하는 과정에서는 리군(Lie group) 행렬을 사용한다. 이 방법은 시뮬레이션을 통해 테스트 되었으며 결과는 선형 칼만 필터의 경우와 마찬가지로 칼만 이득이 일정하다는 것을 보여준다. 즉, 시뮬레이션 결과 이동체의 추정된 위치와 검출된 물체들 사이의 일관성을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.637-644
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• 2019

본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드는 시간에 따른 로봇의 위치를 나타내며, 엣지는 노드들 사이의 구속 조건을 나타낸다. 구속 조건은 센서에 의한 측정값에 의해 결정된다. 일반 그래프 최적화는 구속 조건에 의해 결정되는 성능지표를 최적화하여 SLAM 문제를 해결한다. 실현된 일반 그래프 최적화 방법을 SLAM 방법의 성능 시험용으로 공개된 실험 데이터를 사용하여 검증하였다.