이 논문에서는 다중경로 기반 SLAM을 위한 새로운 통계적 모델을 소개하고, 이를 바탕으로 효율적인 신념 전파(Belief Propagation) 알고리즘을 개발한다. 기존의 다중경로 기반 SLAM 방법은 수신 신호에서 채널 추정기를 사용하여 다중경로 성분의 파라미터를 추출하고, 이를 SLAM 측정값으로 사용한다. 반면 제안하는 방법은 수신 신호를 직접 측정값으로 사용하여 채널 추정 과정에서 발생할 수 있는 정보 손실을 방지한다.
제안하는 통계적 모델은 직접 다중경로 성분을 고려하며, 새로운 특징점 가설(Potential Feature)을 도입하여 특징점의 생성과 소멸을 모델링한다. 이를 바탕으로 개발된 신념 전파 알고리즘은 에이전트 위치, 특징점 상태, 잡음 분산을 효율적으로 추정할 수 있다.
합성 데이터와 실제 데이터를 이용한 수치 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 위치 추정 및 지도 생성 정확도가 향상됨을 보여준다.
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