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 이동 로봇 을 위한 H ∞ 필터 기반 의 강인 한 동시 위치 인식 및 지도 작성 구현 기술 
 H ∞ Filter Based Robust Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots 
 전서현 , 이건용 , 도 낙주 
 電子 工學 會 論文 誌 第 48 卷 SC 編 第 1 號 , 2011 . 1 , 55 - 60 ( 6 pages ) 
 이동 로봇 의 동시 위치 인식 및 지도 작성 ( Simultaneous Localization And Mapping , SLAM ) 에서 가장 기본 이 되 는 알고리즘 은 확장 칼 만 필터 SLAM ( Extended Kalman Filter SLAM , EKF - SLAM ) 이 다 . 하지만 칼만 필터 를 사용 할 때 , 시스템 설계자 는 외부 입력 에 대한 시스템 적 특성 과 외부 노이즈 의 확률 적 모델 을 알 고 있 어야 하나 , 실제 환경 에서 는 이 를 정확히 파악 할 수 없 는 한계 가 있 다 . 이 에 , 칼만 필터 를 불 확실 성 이 심한 실제 환경 에 적용 할 경우 내부 변수 의 변화 에 민감 하 게 반응 하 거나 , 필터 의 수학 적 일관 성 이 지켜 지 지 않 거나 또는 부 정확 한 상태 변수 값 을 추정 하 기 도 한다 . 이 에 비해 H ∞ 필터 는 외부 모델 에 대한 상세 한 정보 가 없 을지라도 강인 하 게 상태 를 예측 할 수 있 다는 장점 을 가지 고 있 다 . 본 논문 에서 는 이러 한 H ∞ 필터 의 특성 이 이 동로 봇 의 SLAM 알고리즘 의 성능 향상 에 도움 이 될 것 이 라는 아이디어 에 착안 하 여 H ∞ 필터 에 기반 한 SLAM 알고리즘 을 제안 하 고 이 를 모의 실험 에 적용 해 보 았 다 . 이 를 통해 불 확실 성 이 큰 환경 에서 는 제안 된 알고리즘 이 기존 의 EKF - SLAM 에 비해 다소 우수 한 예측 성능 을 보임 을 확인 할 수 있 었 다 . 
 The most basic algorithm in SLAM ( Simultaneous Localization And Mapping ) technique of mobile robots is EKF ( Extended Kalman Filter ) SLAM . However , it requires prior information of characteristics of the system and the noise model which cannot be estimated in accurate . By this limit , Kalman Filter shows the following behaviors in a highly uncertain environment : becomes too sensitive to internal parameters , mathematical consistency is not kept , or yields a wrong estimation result . In contrast , H ∞ filter does not requires a prior information in detail . Thus , based on a idea that H ∞ filter based SLAM will be more robust than the EKF - SLAM , we propose a framework of H ∞ filter based SLAM and show that suggested algorithm shows slightly better result than the EKF - SLAM in a highly uncertain environment . 
 Ⅱ . H ∞- SLAM 알고리즘 
 Ⅲ . 실험 을 위한 수학 적 모델링 
 # H < SUB >∞</ SUB > filter # Kalman Filter # EKF - SLAM # mobile robot 
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 1 부산 대학교 37 
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 전서현 ( 한국 전자 통신 연구원 ) 
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 도 낙주 ( 고려대 학교 전기 전자전 파공 학과 ) 
 이동 로봇 을 위한 H ∞ 필터 기반 . ..