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데드 레커닝
알려진 시작점에서 속도 또는 변위 측정값을 적분하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 방법으로, 외부 참조 없이 수행됩니다. 휠 인코더와 IMU는 데드 레커닝 데이터를 제공합니다. 누적 오차(드리프트)는 제한 없이 증가하므로, 데드 레커닝은 일반적으로 절대 측정값(GPS, 시각적 랜드마크, LiDAR 스캔 매칭)과 융합되어 정확도를 유지합니다.
알려진 시작점에서 속도 또는 변위 측정값을 적분하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 방법으로, 외부 참조 없이 수행됩니다. 휠 인코더와 IMU는 데드 레커닝 데이터를 제공합니다. 누적 오차(드리프트)는 제한 없이 증가하므로, 데드 레커닝은 일반적으로 절대 측정값(GPS, 시각적 랜드마크, LiDAR 스캔 매칭)과 융합되어 정확도를 유지합니다.