로봇의 의사결정은 자율 로봇의 핵심 구성 요소이다. 이러한 구성 요소를 충족하기 위해서는 로봇의 정확한 위치 추정이 근본적인 선행 요건이다. 위치추정은 지도 환경 내에서 로봇의 상대적 위치를 결정하며, 기존의 이동 로봇에 대해서는 광범위하게 연구되어 왔다. 그러나 휴머노이드는 보행이 이동 로봇만큼 안정적이지 않고 카메라 시야 프레임이 좌우로 흔들리기 때문에 위치추정이 여전히 어렵다. 상기와 같은 제한된 조건 하에서 높은 정확도의 위치추정을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문은 축구 경기장에서 비전 기반 증강 몬테카를로 위치추정(vision-based Augmented Monte-Carlo localization, aMCL)을 적용하여 키 1.3m의 휴머노이드 로봇 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 또한 위치추정 성능을 향상시키기 위해 여러 접근법을 적용하였다. 첫째, 미리 정의된 랜드마크를 식별하기 위해 딥러닝 기반 객체 탐지 모델을 선택하였다. 더불어 데이터 연관 과정은 최근접 이웃 매칭 알고리즘에서 헝가리안 알고리즘으로 개선하였다. 이 방법은 데이터 연관 성능을 향상시켰으며 로봇의 위치는 실시간으로 성공적으로 추정되었다.

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