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주행 거리 측정
휠 인코더, IMU, 시각적 특징 또는 LiDAR 스캔 매칭으로부터 로봇의 증분 운동(위치 및 방향의 변화)을 추정합니다. 주행 거리 측정은 데드 레커닝과 SLAM의 주요 입력입니다. 휠 주행 거리 측정은 슬립으로 인해 드리프트되고, 시각적 주행 거리 측정은 추적 오류로 인해 드리프트되며, 센서 융합을 통해 여러 주행 거리 측정 소스를 결합하면 전체 드리프트를 줄입니다.
휠 인코더, IMU, 시각적 특징 또는 LiDAR 스캔 매칭으로부터 로봇의 증분 운동(위치 및 방향의 변화)을 추정합니다. 주행 거리 측정은 데드 레커닝과 SLAM의 주요 입력입니다. 휠 주행 거리 측정은 슬립으로 인해 드리프트되고, 시각적 주행 거리 측정은 추적 오류로 인해 드리프트되며, 센서 융합을 통해 여러 주행 거리 측정 소스를 결합하면 전체 드리프트를 줄입니다.