A Study on Improving UWB-based Mobile Platform Localization Error Using Hierarchical Sensor Fusion

실내 환경에서 모바일 로봇이 자율 주행을 수행하기 위해서는 정밀한 위치추정이 필수적이다. UWB(ultra-wideband) 센서는 높은 위치 정확도로 인해 널리 활용되고 있으나, 다중 경로 효과 및 신호 차단 현상 등의 환경적 요인으로 인해 bias를 포함한 다양한 위치추정 오차가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오차를 감소시키기 위해 UWB 태그 데이터와 IMU 데이터를 particle filter로 융합하여 UWB 측정값에 포함된 bias를 보정하는 방법을 제안한다. 이후, 보정된 위치 정보를 wheel odometry와 extended Kalman filter(EKF)를 통해 추가적으로 결합함으로써 보다 정확하고 안정적인 실내 위치추정 성능을 확보하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존 UWB 단일 센서 기반 위치추정 대비 향상된 정밀도와 안정성을 제공함을 확인하였다.