Localization

로봇은 어떻게 자신의 위치를 알 수 있을까? 두리번두리번
센서로 인지한 특징들을 맵으로 삼아 다시 한 번 센서로 인지할 때 아하 난 아마 여기쯤일거야! 라고 확률로 위치를 파악하는 것이 Localization이다.
사후확률(posterior) 개념이 사용된다.

1. Bayesian filter
2. Kalman filter
3. EKF (Extended Kalman Filter)
4. UKF (Unscented Kalman Filter)
5. Particle filter
6. MCL
7. AMCL (Augmented Monte Carlo Localization)

로봇을 실내에서 주행시킬 때 AMCL이 사용되는데 이것을 이해하기 위해 차근차근 공부할 것이다.
https://soohwan-justin.tistory.com/51
위 페이지의 글이 너무 자세히 잘 설명되어있어서 참고하였고 앞으로도 참고할 예정이다!