몬테카를로위치추정 (Monte Carlo Localization (MCL))
한 줄 정의: 이미 알고 있는 지도 위에서 파티클 필터를 이용해 로봇의 현재 위치에 대한 확률 분포를 추정하는 확률적 위치추정 기법.
쉽게 풀면
지도는 이미 있는 상태에서, 그 지도 위 여러 위치 후보 중 센서 값과 가장 잘 맞는 후보들을 골라내며 로봇의 실제 위치를 찾아가는 방법입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
MCL은 로봇 자세의 사후 분포를 가중 입자 집합으로 표현하고, 동작 모델로 예측 후 센서 모델의 우도로 가중치를 재계산하는 재귀적 베이즈 필터를 적용한다.
각 입자를 로봇이 이동한 만큼 옮긴 뒤, 그 입자 위치에서 예상되는 센서값과 실제 센서값이 얼마나 비슷한지로 입자의 신뢰도를 다시 매긴다는 뜻입니다.
주의할 점
로봇이 납치되어(kidnapped robot problem) 갑자기 다른 곳으로 옮겨지면 기존 입자 분포로는 재수렴이 어려울 수 있습니다.