궤도로봇은 궤도의 미끄럼 때문에 위치추정의 신뢰도가 낮다. 본 논문은 엔코더 기반의 휠오도메트리와 비주얼 오도메트리의 퍼지 융합을 이용하여 궤도로봇을 위한 새로운 위치추정 방법을 제안한다. 비주얼 오도메트리는 충분한 수의 영상 특징점이 없을 경우 정확성이 저하된다. 두 방법을 융합하기 위한 각각의 가중치는 주위 환경에 따른 퍼지 결정을 통해 제어된다. 실험 결과는 제안한 방법으로 강화된 궤도 로봇의 위치추정 성능을 보인다.
Tracked robots usually have poor localization performance because of slippage of their tracks. This study proposes a new localization method for tracked robots that uses fuzzy fusion of stereo-camera-based visual odometry and encoder-based wheel odometry. Visual odometry can be inaccurate when an insufficient number of visual features are available, while the encoder is prone to accumulating errors when large slips occur. To combine these two methods, the weight of each method was controlled by a fuzzy decision depending on the surrounding environment. The experimental results show that the proposed scheme improved the localization performance of a tracked robot.
