AMCL: 20년 넘게 살아남은 로봇 로컬라이제이션 — Particle Filter + KLD-Sampling 완전 해부

TL;DR AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)은 사전에 만들어진 2D 맵 위에서 로봇이 자신의 위치를 추정하는 확률론적 로컬라이제이션 알고리즘입니다. 핵심: 입자 필터(Particle Filter)로 위치 확률 분포를 표현하고, KLD-Sampling으로 입자 수를 동적으로 조절합니다. 수렴 전에는 수천 개의 입자로 넓은 불확실성을 표현하고, 수렴 후에는 최소 입자만 유지해 계산량을 아낍니다. Dieter F...