역센서 모델

• 로봇이 주변을 인식할 때, 여러 센서(예: 레이저 스캐너, 카메라)를 사용해 정보를 수집
• 이 정보를 바탕으로 로봇은 주변의 물체나 장애물이 어디에 있는지, 그리고 그 물체나 장애물이 얼마나 가까운지를 파악

역센서 모델의 역할:

1. 센서 측정값 해석:

• 역센서 모델은 로봇의 센서가 감지한 것(예: 물체까지의 거리)을 해석해서, 로봇 주변의 구체적인 위치에 대한 정보로 변환
• 이 정보는 "이 위치에는 물체가 있을 확률이 얼마나 되는가?"와 같은 형태로 표현됨

2. 확률 계산:

• 이 모델은 센서 데이터를 바탕으로 각 위치에 물체가 존재할 확률을 계산
• 예를 들어, 센서가 무언가를 감지했다면, 그 방향에 있는 공간의 일부가 차지되어 있을 확률이 높아집니다.
• 반대로, 센서가 아무것도 감지하지 못했다면, 그 방향의 공간이 비어 있을 확률이 높아집니다.

3. 오차 고려:

• 모든 센서에는 오차가 있습니다. 역센서 모델은 센서의 정확도와 가능한 오차를 고려하여, 센서 데이터를 더 정확하게 해석합니다.
• 예를 들어, 센서가 물체를 감지했을 때, 그 물체가 정확히 어디에 있는지, 그리고 그 위치에 대한 확신이 얼마나 되는지를 계산할 때 센서의 오차를 고려합니다.