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위치 추정 상태 자가 진단 방법에 있어서,(a) 거리 오차 지표와, 방향각 오차 지표, 및 상기 거리 오차 지표 및 상기 방향각 오차 지표에 대한 위치 추정 성공 여부가 기 등록된 기계 학습 알고리즘의 학습 데이터로 등록되어 학습되는 단계와,(b) 자율주행로봇의 현 위치에서 복수의 거리 측정값이 측정되는 단계와,(c) 상기 자율주행로봇의 현 위치에서의 추정 방향각이 추정되는 단계와,(d) 복수의 상기 거리 측정값에 기초하여 현 위치에서의 거리 오차 지표가 산출되는 단계와,(e) 상기 추정 방향각에 기초하여 현 위치에서의 방향각 오차 지표가 산출되는 단계와,(f) 상기 (d) 단계 및 상기 (e) 단계에서 각각 산출된 상기 거리 오차 지표 및 상기 방향각 오차 지표가 상기 기계 학습 알고리즘에 입력되어 현 위치에서의 위치 추정 성공 여부가 출력되는 단계를 포함하며;상기 (a) 단계 및 상기 (d) 단계에서 상기 거리 오차 지표는 현 위치에서 측정된 복수의 거리 측정값 중 신뢰성이 높은 상위 n %의 거리 측정값들의 오차 평균값에 기초하여 산출되고,상기 (a) 단계 및 상기 (e) 단계에서 상기 방향각 오차 지표는 현 위치에서 추정된 추정 방향각과 현 위치에서의 허용 방향각 범위에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단 방법
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제1항에 있어서,상기 거리 오차 지표는 수학식(여기서, 는 상기 거리 오차 지표이고, 는 상기 오차 평균값으로 수학식 (여기서, 는 시간 t에서 측정된 거리 센서의 i번째 거리 측정값이고, 는 상기 자율주행로봇에 등록된 지도로부터 계산된 의 레퍼런스 거리이고, 는 시간 t에서 측정된 복수의 거리 측정값 중 n%에 대응하는 개수이고, 는 시간 t에서 측정된 복수의 거리 측정값 중 n%에 속하는 거리 측정값의 식별번호 i의 집합이다)에 의해 산출되고, 는 시간 t에서의 상기 오차 평균값에 대한 가중치이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단 방법
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제1항에 있어서,상기 방향각 오차 지표는 수학식(여기서, 는 상기 방향각 오차 지표이고, 는 수학식(여기서, 는 시간 t에서의 상기 추정 방향각이고, 는 시간 t에서의 상기 허용 방향각 범위의 최대 방향각이고, 는 시간 t에서의 상기 허용 방향각 범위의 최소 방향각이다)에 산출되고, 는 시간 t에서의 에 대한 가중치이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단 방법
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제3항에 있어서,상기 최대 방향각은 수학식 에 의해 산출되고;상기 최소 방향각은 수학식 에 의해 산출되며;는 시간 t-s에서 추정된 추정 방향각이고, 에 의해 산출되고, 및 는 각각 시간 t 및 시간 t-s에서 상기 자율주행로봇에 등록된 오도메트리 상의 오도메트리 방향각이고, 는 상기 자율주행로봇의 불확실성을 반영한 매개변수인 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단 방법
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제1항에 있어서,상기 기계 학습 알고리즘은 지도학습이 적용된 이진 분류 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단 방법
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위치 추정 상태 자가 진단을 수행하는 자율주행로봇에 있어서,거리 센서와,상기 거리 센서에 의해 측정된 거리 측정값에 기초하여 주행을 제어하고, 기계 학습 알고리즘이 기 등록된 메인 프로세서를 포함하며;(a) 상기 메인 프로세서에 거리 오차 지표와, 방향각 오차 지표, 및 상기 거리 오차 지표 및 상기 방향각 오차 지표에 대한 위치 추정 성공 여부가 상기 기계 학습 알고리즘의 학습 데이터로 등록되어 학습되는 단계와,(b) 상기 거리 센서에 의해 현 위치에서 복수의 거리 측정값이 측정되는 단계와,(c) 상기 메인 프로세서에 의해 현 위치에서의 추정 방향각이 추정되는 단계와,(d) 상기 메인 프로세서에 의해 복수의 상기 거리 측정값에 기초하여 현 위치에서의 거리 오차 지표가 산출되는 단계와,(e) 상기 메인 프로세서에 의해 상기 추정 방향각에 기초하여 현 위치에서의 방향각 오차 지표가 산출되는 단계와,(f) 상기 메인 프로세서에 의해 상기 (d) 단계 및 상기 (e) 단계에서 각각 산출된 상기 거리 오차 지표 및 상기 방향각 오차 지표가 상기 기계 학습 알고리즘에 입력되어 현 위치에서의 위치 추정 성공 여부가 출력되는 단계가 수행되어, 위치 추정 상태가 자가 진단되며;상기 메인 프로세서는상기 (a) 단계 및 상기 (d) 단계에서 상기 거리 오차 지표를 현 위치에서 측정된 복수의 거리 측정값 중 신뢰성이 높은 상위 n %의 거리 측정값들의 오차 평균값에 기초하여 산출하고,상기 (a) 단계 및 상기 (e) 단계에서 상기 방향각 오차 지표를 현 위치에서 추정된 추정 방향각과 현 위치에서의 허용 방향각 범위에 기초하여 산출하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단을 수행하는 자율주행로봇
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제6항에 있어서,상기 거리 오차 지표는 수학식(여기서, 는 상기 거리 오차 지표이고, 는 상기 오차 평균값으로 수학식 (여기서, 는 시간 t에서 측정된 거리 센서의 i번째 거리 측정값이고, 는 상기 자율주행로봇에 등록된 지도로부터 계산된 의 레퍼런스 거리이고, 는 시간 t에서 측정된 복수의 거리 측정값 중 n%에 대응하는 개수이고, 는 시간 t에서 측정된 복수의 거리 측정값 중 n%에 속하는 거리 측정값의 식별번호 i의 집합이다)에 의해 산출되고, 는 시간 t에서의 상기 오차 평균값에 대한 가중치이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단을 수행하는 자율주행로봇
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제6항에 있어서,상기 방향각 오차 지표는 수학식(여기서, 는 상기 방향각 오차 지표이고, 는 수학식(여기서, 는 시간 t에서의 상기 추정 방향각이고, 는 시간 t에서의 상기 허용 방향각 범위의 최대 방향각이고, 는 시간 t에서의 상기 허용 방향각 범위의 최소 방향각이다)에 산출되고, 는 시간 t에서의 에 대한 가중치이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단을 수행하는 자율주행로봇
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제8항에 있어서,상기 최대 방향각은 수학식 에 의해 산출되고;상기 최소 방향각은 수학식 에 의해 산출되며;는 시간 t-s에서 추정된 추정 방향각이고, 에 의해 산출되고, 및 는 각각 시간 t 및 시간 t-s에서 상기 자율주행로봇에 등록된 오도메트리 상의 오도메트리 방향각이고, 는 상기 자율주행로봇의 불확실성을 반영한 매개변수인 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단을 수행하는 자율주행로봇
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제6항에 있어서,상기 기계 학습 알고리즘은 지도학습이 적용된 이진 분류 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 상태 자가 진단을 수행하는 자율주행로봇
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