[ROS2] Mobile robot, Matrixes

모바일 로봇( Mobile Robot )

어떤 공간 안에서 이동할 수 있는 유형의 로봇. 두 가지로 나눌 수 있음.

• AGV( Automated Guided Vehicle )
• AMR( Autonomous Mobile Robot )

AGV? 

로봇이 이동하는 데 가이드를 해줄 수 있는 인프라( 레일, 바닥의 선, 마그네틱 스트립 등 ) 사용하여 미리 결정된 경로를 따라 이동하는 로봇. 이동 경로에 장애물 있으면 운행 불가

AMR?

미리 물리적으로 결정되어 있는 경로를 따라가는 것이 아닌 자율적으로 이동할 수 있는 로봇

자율 이동 로봇이 해결해야 하는 문제

1. Localization - Where am I?

2. Mapping - What does the environment look like?

3. Path planning - Where should i go?

4. Control - How can it be manipulated?

5. Perception - What kind of object is near me?

 

자율 이동 로봇 문제 해결을 위한 수학이론

 

전치행렬 T

대각행렬 Digonal Matrix :

대각 요소 외 나머지 성분이 0

단위 행렬 Idntity Matrix :

대각 요소 1 외 나머지 성분 0

Trace :

행렬의 대각 요소들을 모두 더한 것을 말함

Inverse Matrix 역행렬 :

정사각형 행렬 A를 곱했을 때 단위 행렬이 되는 것

대칭 행렬 : 

A 행렬과 A의 전치 행렬과 같은 것

A = A(T)

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Fig01 2차원에서 90도 회전시 (왼) , 이를 3차원에 확장시 (오)

 

왜 로봇 공학 모바일 로봇에서 확률이 나올까?

자율적으로 이동하는 로봇은 자신의 위치와 주변 환경에 대한 인식 문제를 풀 수 있어야 자율적으로 이동하는 로봇 생산 가능. 정확한 센서에도 noise, 오차는 필연적으로 발생. 그러므로 확률을 도입하여 문제를 해결함.

 

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누적분포함수, Cumulative Distribution Function CDF

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SLAM 문제 적용 예시

> 모든 SLAM 문제는 '확률'로 접근 : 모든 로봇 모션과 관측에는 불확실성이 따르기 때문

> SLAM에서는 Belief 라는 단어 사용 : 신뢰도를 '확률'로 표현

> 어떠한 센서도 100% 정확할 수 없기 때문에 이러한 확률 분포로 나타내는 것