이족 보행 휴머노이드 로봇이 역동적인 환경에서 동작하기 위해서는 현지화(localization) 능력이 핵심적인 역량이다. 본 논문은 축구장과 같은 역동적이고 잡음이 많은 환경에서 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇을 위한 향상된 현지화 알고리즘을 제안한다. 제안된 현지화 알고리즘은 향상된 파티클 필터(enhanced particle filter)를 사용하며, 신뢰도(reliability)에 기반한 적응적 파티클 분포(adaptive particle distribution)와 고급 키포인트 인식(keypoint recognition) 기법을 통합하여, 랜드마크가 희소한 상황, 환경 교란, 그리고 보행 시 미끄러짐을 동반하는 이족 동작에서 발생하는 센서 잡음 등의 문제를 해결한다. 제안 알고리즘은 장애물, 동적 작업, 시각적 장애를 포함하되 교란 수준이 서로 다른 RoboCup을 모사한 시나리오에서 평가되었다. 실험 결과는 다양한 조건에서 높은 현지화 정확도와 안정성을 달성함으로써 알고리즘의 성능 향상을 입증한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.