확장칼만필터기반슬램 (EKF-SLAM (Extended Kalman Filter SLAM))
한 줄 정의: 확장 칼만 필터를 이용해 로봇의 자세와 랜드마크 위치를 하나의 상태 벡터로 결합해 재귀적으로 추정하는 SLAM 기법.
쉽게 풀면
로봇 위치와 주변 표지물(랜드마크) 위치를 한 장의 표로 관리하면서, 새 관측이 들어올 때마다 표 전체를 조금씩 고쳐 나가는 방식입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
EKF-SLAM은 상태 벡터를 로봇 자세와 랜드마크 좌표의 결합으로 정의하고, 비선형 운동·관측 모델을 매 시점 선형화하여 공분산 행렬을 갱신한다.
비선형 문제를 매 순간 1차 테일러 근사로 선형화해 칼만 필터를 적용한다는 의미이며, 상태와 함께 불확실성(공분산)도 같이 추적합니다.
주의할 점
랜드마크 수가 늘어날수록 공분산 행렬 크기가 제곱으로 커져 계산 비용이 급증하므로 대규모 환경에는 부적합합니다.