المفاهيم الأساسية
본 연구에서는 최근 소개된 SE2(3) 리 그룹 정의를 활용하여 로봇 상태 추정을 위한 새로운 메트릭을 제안한다. 이 메트릭은 기존 메트릭과 달리 선속도 성분을 명시적으로 고려하여 상태 추정 성능을 종합적으로 평가할 수 있다. 또한 체비셰프 다항식 보간법을 활용하여 모션 캡처 데이터로부터 정확한 선속도 추정 방법을 제안한다.
الملخص
본 연구는 로봇 상태 추정 성능 평가를 위한 새로운 메트릭을 제안한다. 기존 메트릭은 주로 포즈(자세와 위치) 기반이었지만, 제안하는 메트릭은 선속도 성분까지 고려하여 상태 추정 성능을 종합적으로 평가할 수 있다.
구체적으로, 최근 소개된 SE2(3) 리 그룹 정의를 활용하여 Absolute State Error (ASE) 메트릭을 제안한다. ASE는 추정된 상태와 실제 상태 간의 오차를 하나의 값으로 나타낼 수 있어, 상태 추정 알고리즘 간 성능 비교가 용이하다.
또한 모션 캡처 데이터로부터 정확한 선속도 추정을 위해 체비셰프 다항식 보간법을 활용한다. 이 방법은 기존 유한 차분법보다 이론적으로 우수하며, 실험 결과에서도 더 나은 성능을 보였다. 체비셰프 보간법을 활용한 선속도 추정 방법을 Chebyshev Absolute State Error (C-ASE)로 명명하였다.
제안한 메트릭과 선속도 추정 방법을 자율 주행 및 quadruped 로봇 플랫폼에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 실험 결과, 제안 기법이 기존 방법 대비 상태 추정 성능을 더 정확하게 평가할 수 있음을 확인하였다.
الإحصائيات
자율 주행 실험에서 CARLA 시뮬레이터 데이터의 체비셰프 다항식 근사 RMSE는 0.0438, 선속도 RMSE는 0.1860이었다.
AutoRally 시뮬레이터 데이터의 체비셰프 다항식 근사 RMSE는 0.3651, 선속도 RMSE는 1.0586이었다.
A1 quadruped 로봇의 직선, 대각선, 지그재그 궤적에 대한 체비셰프 다항식 근사 RMSE는 각각 9.3101e-05, 8.6859e-05, 8.3434e-05이었고, 선속도 RMSE는 각각 0.0121, 0.0114, 0.0111이었다.