1. 개발 배경 및 목적

1. 이전까지 Sensor들에서 받아오는 데이터를 검증없이 그대로 사용.

2. Sensor Value의 오차가 발생하여도 확인할 수 없는 open-loop 구조.

3. 그래서 Sensor의 오차임에도 불구하고 인지하지 못하고 제어, 판단 알고리즘에서 문제를 찾는 경우 발생.

4. 따라서 Extended Kalman Filter를 이용해 closed-loop 구조 속에서 Sensor Value의 오차를 보정하고자 함.

2. 개발 목표

1. GNSS/RTK의 데이터값을 Extended Kalman Filtering함.

2. 실제 주행 중 1)의 필터링값과 차량의 경로 차이를 살펴보며 필터링 성능 검증.

3. IMU, ENCODER를 포함하여 Extended Kalman Filtering함.

4. 실제 주행 중 3)의 필터링값과 차량의 경로 차이를 살펴보며 필터링 성능 검증.

3. 관련 이론

<Kalman Filter>

• Kalman Filter는 현대 제어에서 사용하는 State-Space Modeling을 사용한다.
• Modeling의 Predicted state estimate와 Measurement의 결합을 통해 적합한 상태 추측을 하는 알고리즘이다.