[SLAM] 양정연 교수 SLAM 강의 15강. Strategy in a Stochastic world

2021. 10. 1. 22:44

 

안녕하세요

프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. 

 

SLAM 강의 15번째. Strategy in a Stochastic world

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*이 포스팅은 목원대학교 양정연 교수님의 SLAM강의 유튜브 영상을 보고 제작되었음을 밝힙니다.

출처: 15강. Strategy in a Stochastic world

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15강. Strategy in a Stochastic world

 

🎉강의요약

1. Slip때문에 로봇의 정확한 위치 제어가 되지 않는다. 해결1 Localization(SLAM), 해결2 Stochastic한 접근

2. 로봇 청소기 중 최고라고 할 수 있는 Roomba는 저렴한 센서를 이용해 접근을 다르게 해서 높은 성능을 보여줬다.
3. Roomba는 좌/우 회전만으로 제어. 우회전을 하면서 청소 진행 & 장애물 만날때까지, 좌회전은 벽을 따라갈때마다 발동되어 벽을 잘 따라가는 모습 구현.

 

<Slip is one of the STRONG Noises>
Slip은 노면의 상태가 매우 중요하지만 실제 환경을 예측할 수 없다.
그럼에도 불구하고 이 문제를 해결해야 한다.

Slip이 없을때만 dX = JdΘ이 성립.

> 해결할 수 있는 방법? SLAM에 있는 Localization 사용: 현재 위치를 아는 방법은 바퀴의 정보만으로는 절대 알 수 없다.
> 또 다른 방법! 문제를 Stochastic한 접근을 이용!
(요즘에는 레이저 스캐너 가격이 많이 저렴)

 

<Moving in a straight line is IMPOSSIBLE in a stochastic World>
똑바로 가지 못한다는 사실을 인지한 상태로 문제를 해결하려고 했다.
좌회전은 벽을 따라 갈 때
우회전은 장애물과 부딪히기 전까지.

노이즈를 0.2로 설정. 그래프를 보면 똑바로 잘 가지 못하는 것을 알 수 있다.
좌측 그래프는 바퀴의 각속도를 1,1: 좌회전
우측 그래프는 바퀴의 각속도를 5,5: 우회전
> 어차피 똑바로 가지 못하니까 좌/우만을 고려.

 

<Example: Roomba>
시작하면 우회전. 장애물 만나기 전까지 바닥을 청소
벽을 만나면 좌회전을 하는데 왔다갔다하면서 벽을 잘 따라간다.

1) 스파이럴 모션: 장애물과 부딪히면 벽을 따라가게 되어있다. 벽과 가까워지면 무조건 좌회전을 해서 벽을 잘 따라간다.
2) Stochastic 환경에서 선택한 훌륭한 전략

SLAM-Localization은 단순히 위치를 아는 것. 중요한 것은 네비게이션! 청소기는 길을 잘 만들어서 구석구석 움직여야한다. Roomba는 저렴한 센서를 이용해 우수한 전략을 구현.

 

 

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