A method for localizing a robot in a localization planeThe invention concerns a method for localizing a robot in a localization plane associated with a bi-dimensional reference with two axis x and y comprising the following steps: determining (200) by odometry an estimation of the coordinates x1 and y1 of the robot as well as an estimation of its orientation [theta]1; determining (202) an estimation [theta]2 of the orientation of the robot by using a virtual compass; determining (204) an estimation [theta]3 of the orientation of the robot by correlating parts of a reference panorama with parts of a query panorama; determining (206) an estimation x4, y4 of the robot position by using an Iterative Closest Points technique; determining the standard deviations [sigma]_x1, [sigma]_x2, [sigma]_[theta]1 [sigma]_[theta]2, [sigma]_[theta]3, [sigma]_x4, [sigma]_y4 of the aforementioned estimations; determining (220) probability distributions G(x1), G(y1), G([theta]1), G([theta]2), G([theta]3), G(x4) and G(y4) of each available estimation using said standard deviations; determining (221) three global distributions GLOB(x), GLOB(y) and GLOB([theta]) and determining a global estimation xg, yg of the coordinates of the robot in the localization plane as well as an global estimation [theta]g of its orientation by applying maximum likelihood to the global distributions.It is a kind of for the two dimension with two axles of x and y with reference to positioning robot in the positioning plane that is associated method, the method comprising the steps of：- estimation of coordinate x1 and y1 of the robot in (200) described positioning plane and described is determined by finding range estimation of the robot relative to the orientation θ 1 of reference direction；- determine that by using the virtual compass for recognizing at least two pairs of points interested the orientation of (202) described robot is estimated meter θ 2, first point that each pair is recognized in reference to panorama and the second point that each pair is recognized in inquiry panorama, step θ 1 initialized；- by make the part of the reference panorama related to the part of the inquiry panorama and by identifying periods when this correlation most bigization determining the estimation θ 3 of the orientation of (204) described robot, the step one of previous estimation of the orientation initialized；- estimation x4, y4 of robot location in (206) located sites, the step are determined by using iteration closest approach technology suddenly initialized with x1 and y1；- determine standard deviation _ x1, σ _ x2, σ _ θ 1, σ _ θ 2, σ _ θ 3, σ _ x4, the σ _ y4 of aforementioned estimation；- probability distribution g (x1), g (y1), g (θ 1), g (θ of (220) each available estimation are determined using the standard deviation 2), g (θ 3), g (x4) and g (y4)；- it is respectively orientation θ along the coordinate and the robot of x-axis and y-axis by being distributed with reference to the gaussian probability it is determined that (221) three global distributions glob (x), glob (y) and glob (θ), and by the way that the method for maximum likelihood is applied to the global distribution estimates xg, yg and the machine come the overall situation for determining the coordinate for positioning the robot in plane the global of the orientation of people estimates θ g.
측위 평면에서 로봇의 위치를 찾기 위한 방법2개의 축 x 및 y를 갖는 2차원 기준계와 연관된 측위 평면(localization plane)에서 로봇의 위치를 찾기 위한 방법으로서, 상기 방법은 주행거리측정법(odometry)에 의해, 측위 평면에서의 로봇의 좌표의 추정치 x1 및 y1 및 기준 방향에 대한 로봇의 배향의 추정치 θ1를 결정하는 단계(200), 관심 포인트의 적어도 2개의 쌍을 식별하는 가상 나침반을 이용하여, 로봇의 배향 θ2의 추정치를 결정하는 단계(202) - 각각의 쌍의 제1 포인트는 기준 파노라마에서 식별되고 각각의 쌍의 제2 포인트는 질의 파노라마에서 식별되며, 이 단계(202)는 θ1로 초기화됨 - , 기준 파노라마의 일부분과 질의 파노라마의 일부분을 상관시키고 상기 상관이 최대화될 때를 식별함으로써 로봇의 배향의 추정치 θ3를 결정하는 단계(204) - 이 단계(204)는 배향의 이전 추정치들 중 하나로 초기화됨 - , ICP(Iterative Closest Point) 기법을 이용함으로써 측위 평면 내 로봇 위치의 추정치 x4, y4를 결정하는 단계(206) - 이 단계는 x1 및 y1로 초기화됨 - 상기 추정치, x1, x2, θ1, θ2, θ3, x4, y4의 표준 편차 σ_x1, σ_x2, σ_θ1, σ_θ2, σ_θ3, σ_x4, σ_y4를 결정하는 단계, 상기 표준 편차를 이용해 각각의 가용 추정치의 확률 분포 G(x1), G(y1), G(θ1), G(θ2), G(θ3), G(x4) 및 G(y4)를 결정하는 단계(220), 가우시안 확률 분포를 조합함으로써 상기 로봇의 x 및 y 축을 따르는 좌표 및 배향 θ에 대해 각각 3개의 전역 분포 GLOB(x), GLOB(y) 및 GLOB(θ)를 결정하는 단계(221) 및 상기 전역 분포에 최대 우도(maximum likelihood) 법을 적용시킴으로써, 측위 평면에서의 로봇의 좌표의 전역 추정치 xg, yg 및 배향의 전역 추정치 θg를 결정하는 단계 를 포함하는, 로봇의 위치를 찾기 위한 방법.2개의 축 x 및 y를 갖는 2차원 기준계와 연관된 측위 평면(localization plane)에서 로봇의 위치를 찾기 위한 방법으로서, 상기 방법은 주행거리측정법(odometry)에 의해, 측위 평면에서의 로봇의 좌표의 추정치 x1 및 y1 및 기준 방향에 대한 로봇의 배향의 추정치 θ1를 결정하는 단계(200), 관심 포인트의 적어도 2개의 쌍을 식별하는 가상 나침반을 이용하여, 로봇의 배향 θ2의 추정치를 결정하는 단계(202) - 각각의 쌍의 제1 포인트는 기준 파노라마에서 식별되고 각각의 쌍의 제2 포인트는 질의 파노라마에서 식별되며, 이 단계(202)는 θ1로 초기화됨 - , 기준 파노라마의 일부분과 질의 파노라마의 일부분을 상관시키고 상기 상관이 최대화될 때를 식별함으로써 로봇의 배향의 추정치 θ3를 결정하는 단계(204) - 이 단계(204)는 배향의 이전 추정치들 중 하나로 초기화됨 - , ICP(Iterative Closest Point) 기법을 이용함으로써 측위 평면 내 로봇 위치의 추정치 x4, y4를 결정하는 단계(206) - 이 단계는 x1 및 y1로 초기화됨 - 상기 추정치, x1, x2, θ1, θ2, θ3, x4, y4의 표준 편차 σ_x1, σ_x2, σ_θ1, σ_θ2, σ_θ3, σ_x4, σ_y4를 결정하는 단계, 상기 표준 편차를 이용해 각각의 가용 추정치의 확률 분포 G(x1), G(y1), G(θ1), G(θ2), G(θ3), G(x4) 및 G(y4)를 결정하는 단계(220), 가우시안 확률 분포를 조합함으로써 상기 로봇의 x 및 y 축을 따르는 좌표 및 배향 θ에 대해 각각 3개의 전역 분포 GLOB(x), GLOB(y) 및 GLOB(θ)를 결정하는 단계(221) 및 상기 전역 분포에 최대 우도(maximum likelihood) 법을 적용시킴으로써, 측위 평면에서의 로봇의 좌표의 전역 추정치 xg, yg 및 배향의 전역 추정치 θg를 결정하는 단계를 포함하는, 로봇의 위치를 찾기 위한 방법.