Occupancy grid mapping
점유 격자 지도
이동 로봇의 지도 작성에 대해 관심을 가지기 시작한 시절(1980년대 후반)에는 현재보다 센서와 프로세서의 성능이 현저히 낮았다. 센서들은 물리적인 모델을 잘 따라오지 못했고, 바퀴의 인코더로부터 얻을 수 있는 오도메트리(Odometry) 정보는 그 불확실성을 더하게 만들었다.
그러한 상황에서 확률 기반의 지도 작성 방법을 가장 이상적으로 적용할 수 있는 현실적인 방법이었을 것이다. 여기서 다시 한 번 베이지안 추론 방법이 적용된다.
각 셀의 점유 확률을 구하는 것이 목적이며, 사전 정보가 없는 미확인 지역에 대해서는 0.5의 사전 확률로 채운다. 그림에서 보인 것은 초음파 센서의 확률 모델인데, 이것이 현재 로봇 위치에서 취득된 값에 대한 우도(Likelihood)가 된다. 초음파 센서는 편각 15도를 가지는 원뿔형태로 방사되는 특징을 가지고 있다. 그러므로 초음파 센서가 인식한 거리는 방사각 만큼의 불확실성을 가지고 있다는 의미가 있다.
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| 이미지 원본: www.frc.ri.cmu.edu |
Metric mapping은 실제 거리 정보에 대해 알고 있으므로 경로 계획에도 중요한 자산이 된다.
