요약일반적인 2D 라이다(light detection and ranging)를 사용한 위치 추정 알고리즘을 수행할 때, 복도와 같은 환경에서는 특징점이 부족하거나 Scan data의 변화량이 뚜렷하게 나타나지 않기 때문에 위치 추정 정확도가 현저하게 낮아진다. 이러한 문제를 랭크 결핍 문제라 정의한다. 종래의 파티클 필터 기법은 샘플링 개수의 크기를 고정적으로 늘려서 위치 추정의 정확도를 개선하였으나, 이는 계산 비용이 높다는 단점이 있었다. 본 발명은 종래의 문제점을 해결한 객체 인식을 통해 위치 보정을 수행하고 깊이 센서 데이터의 신뢰도에 따라 파티클 샘플 크기를 적절히 조정하는 적응적 파티클 필터링 기법을 이용한 로봇 위치 추정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
