로컬라이제이션 오류 메트릭은 모바일 로봇 위치 시스템의 정확도를 평가하는 데 필수적입니다. 로봇이 환경에 미치는 영향을 잘 파악할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 정확한 메트릭은 탐색 및 운영 성능을 개선하기 위해 중요 합니다.

Common Localization Error 미터법

몇몇 미터는 현지화 과실을 정량화하기 위하여 이용됩니다. 가장 일반적인 것은 절대적인 과실, 관계되는 과실 및 뿌리 평균 사각 과실 (RMSE)를 포함합니다. 각각은 로봇의 포지셔닝 정확도로 다른 통찰력을 제공합니다.

계산 오류 미터

이 미터의 계산은 일반적으로 지상 진실 위치에 로봇의 추정된 위치를 비교하는 것을 포함합니다. 지상 진실은 실제적인 위치, 수시로 높 정밀도 감지기 또는 외부 추적 체계를 통해서 얻어집니다.

예를 들어, 절대 오류는 다음과 같이 계산됩니다.

Absolute Error = |시행 위치 - 지상 진실 위치|

RMSE는 여러 측정을 통해 전체 오류 측정을 제공합니다.

RMSE = sqrt( (1/n) * Σ (Estimated - 지상 진실)^2 )[

과잉 오류 미터

낮은 오류 값은 높은 로컬라이제이션 정확도를 나타냅니다. 측정에 따른 일관성 오류는 안정된 성능을 제안하며, 큰 편차는 센서 교정 또는 환경 요인에 문제가 있을 수 있습니다.

  • 비밀번호
  • 상대 오류
  • 루트 평균 스퀘어 오류 (RMSE)
  • 절대 오류 (MAE)