Odometry
- 외부 정보 없이 스스로의 움직임을 측정하여 로봇이나 차량이 얼마나 움직였고, 어디쯤 있는지 추정하는 기술
Odometry를 구하기 위한 센서
1.엔코더(Encoders)
- 바퀴나 모터의 회전량을 전기적인 신호(펄스)로 바꿔서 로봇이 얼마나 움직였는지 알려주는 센서
- 장점: 비교적 저렴하고 정밀하며, 고주파수 데이터를 제공
- 단점: 바퀴 미끄러짐(Wheel Slip)같은 기구학적 오차에 매우 취약
2.IMU(Inertial Measurement Unit)
- 로봇의 가속도와 회전 속도를 측정해서 자기 몸이 얼마나 움직이고 기울고 도는지 알려주는 센서
- 가속도계(Accelerometer)와 자이로스코프(Gyroscope)로 구성
- 장점: 외부 환경(예: 바퀴 미끄러짐)의 영향을 받지 않고 로봇의 동적인 움직임과 자세를 파악하는 데 유용.
- 단점: 센서 노이즈와 바이어스 때문에 시간이 지남에 따라 오차가 빠르게 누적되는 '드리프트(Drift)' 현상이 심함
Odometry의 문제점
- 오도메트리의 가장 치명적인 단점은 오차 누적(Error Accumulation)
- 이동할 때마다 발생하는 센서의 미세한 노이즈, 바이어스, 그리고 외란(바퀴 미끄러짐, 노면 불규칙성 등)으로 인한 오차가 계속해서 쌓임
문제점 보완
- 오도메트리는 단독으로 쓰이는 경우가 드물며, 다른 센서(카메라, 라이다, GPS 등)와의 '센서 융합(Sensor Fusion)' 기술을 통해 오차를 보정
- SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 같은 더 정교한 위치 추정 및 지도 생성 시스템의 기반 데이터로 활용
taerin