[논문]바코드가 있는 가정환경에서의 위상학적 지도형성 및 자율주행

허진욱; 정웅식; 정완균

doi:10.3795/ksme-a.2006.30.9.1124

바코드가 있는 가정환경에서의 위상학적 지도형성 및 자율주행
Topological Mapping and Navigation in Indoor Environment with Invisible Barcode 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.30 no.9 = no.252, 2006년, pp.1124 - 1133

허진욱 (국방과학연구소) , 정웅식 (마이크로로봇) , 정완균 (포항공과대학교 기계공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper addresses the localization and navigation problem using invisible two dimensional barcodes on the floor. Compared with other methods using natural/artificial landmark, the proposed localization method has great advantages in cost and appearance, since the location of the robot is perfectly known using the barcode information after the mapping is finished. We also propose a navigation algorithm which uses the topological structure. For the topological information, we define nodes and edges which are suitable for indoor navigation, especially for large area having multiple rooms, many walls and many static obstacles. The proposed algorithm also has an advantage that errors occurred in each node are mutually independent and can be compensated exactly after some navigation using barcode. Simulation and experimental results. were performed to verify the algorithm in the barcode environment, and the result showed an excellent performance. After mapping, it is also possible to solve the kidnapped case and generate paths using topological information.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

복잡한 가정환경에서 초기 지도형성부터 주행까지 모든 과정을 자율적으로 행할 수 있는 알고리듬을 본 논문에서 제시하고자 한다.
이 논문은 눈에 보이지 않는 바코드를 이용하여 가정환경에서 위치 인식과 위상 학적 구조를 갖는 자율주행 방법을 제시하였다. 제안된 알고리듬은 다음과 같은 특징을 갖는다.
한국이나 일본 또는 몇몇 유럽 국가에서는 대부분의 가정이나 사무실에 바닥재를 사용하고 있다. 이런 환경에 적합하게 위치 인식을 하고자 눈에 보이지 않는 바코드를 인쇄한 특수 바닥재를 개발하였다. 바코드를 이용해 위치 인식을 하는 것은 기존의 인공적 표식을 이용하는 것과는 다르다.
일반적인 위상 학적 구조에서 에지는 특징이 있는 위치인 노드를 연결하는 것에 불과하지만 이 논문에서 제시하는 위상 학적 구조에서는 에지가 노드보다 더 중요한 의미를 가지므로 먼저 에지에 대해 정의하고자 한다. 에지에 대한 정의는 다음과 같다.

가설 설정

5. 지도형성 시 로봇이 장애물에 막혀 다른 영 역으로 이동 못하는 경우는 없다

제안 방법

먼저 위치 인식 문제는 아파트 바닥에 눈에 보이지 않는 바코드가 인쇄된 바닥재를 사용해서 해결하였다. 그리고 새로운 노드 (Node)와 에지 (Edge)의 정의를 통해 가정환경에 적합한 위상학 적 구조 (Topological Structure)를 가짐으로써 다양하고 복잡한 가정환경에서의 경로 형성 및 자율주행이 가능하도록 하였다. 이 방법들은 가정환경에서 위상 학적 구조를 이용한 기존 알고리듬들과 달리 저가의 센서를 이용할 수 있다는 특징 이 있다.
그렇지만 앞에서 설명하였듯이 각 노드들은 독립된 공간들을 가지고 있다는 성질을 가지고 있으므로 로봇이 1번 노드로 왔을 때 로봇은 새로운 노드가 아니라 예전에 지도형성을 했었던 1번 노드라는 것을 알게 되고 새로운 노드를 추가하지 않는다. 그리고 현재의 에지가 1번 노드에서 어느 에지와 같은지를 검색해서 정보를 갱신한다. 실험 후 각 노드들의 로컬 그리드 맵은 Fig.
노드에서 Full-Mapping이 끝난 후 로봇은 현재의 노드에 가보지 않은 비 탐색 에지(Unexplored Edge)가 존재하는지를 확인한다. 비 탐색 에지가 존재하면 로봇은 비 탐색 에지로 이동을 하게 된다.
두 번째로 새로운 노드와 에지에 대해 정의를 함으로써 여러 개의 방들을 가지고 있는 가정환경에 적합한 자율주행 알고리듬을 제안하였다. 가정환경에 적합한 위상 학적 구조를 제안함으로써 지도형성을 할 때 한 영역의 지도형성을 끝내고 다른 영역으로 넘어가므로 쉽게 지도형성 알고리듬을 적용할 수 있고 각 노드에서 생긴 오차 들은 서로 독립적이므로 오차가 계속적으로 증가하는 것을 막을 수 있다.
본 연구에서는 위치 인식을 위하여 바코드와 오 도메트리(Odometry) 정보를 이용하였다. 위치 인식 은 예즉단계 (Prediction Step) 와 보정단계 (Correction Step)로 나눠지고 과정은 Fig.
앞에서 제안한 위상 학적 정보를 이용한 자율주행을 검증하기 위해 다양한 환경에서 실험을 수행하였다(Fig. 8). 실험은 바코드가 있는 바닥재가 깔려있는 환경에서 수행되었고 로봇은 Fig.
전 과정들을 모의실험과 실재 환경에서의 실험을 통해 검증 및 평가를 하였다.
1(b)을 이용해 실험하였다. 첫 번째 실험은 로봇이 1.5m X 1.5m의 사각형 경로를 11번 회전하게 한 후 로봇의 최종위치에서 순수한 오도메트리 정보와 오도메트리와 바코드를 이용해서 보정한 위치가 실재 위치와 얼마나 비교하였다. 로봇의 속도는 0.
15m/s이고 총이 동거리는 66m이다. 회전 후 처음 위치에서 얼마나 벗어났는지 확인하였다. Fig.

대상 데이터

1(b)는 청소기 로봇 개발을 위한 실험용 로봇으로 IR 센서 종류인 Sharp 사의 GP2D120(인식 거리 4~30cm) 7개를 사용하였고 Fig. 1(c)는 BSRI(Brilliant Service Robot I)로 차륜 구동형 이동로봇이고 실험에 사용된 센서는 GP2D120 다섯 개와 GP2YOAO₂YK(인식 거리 20~150cm) 두 개를 사용했다. IR 센서 두 모델 모두 $10 미만의 저가 센서이고 전방에 30도 간격으로 배치하였다.
8). 실험은 바코드가 있는 바닥재가 깔려있는 환경에서 수행되었고 로봇은 Fig. 1(c)의 BSR I을 사용하였다. 로봇은 모르는 환경을 스스로 자율주행하면서 맵을 얻었다.

이론/모형

Full-Mappinge 노드의 전 영역에 대해 지도형 성을 하는 과정이다. 본 연구에서는 지그제그 (Zig-Zag) 알고리듬을 사용하였다. 그렇지만 지그 제 그 알고리듬은 약간은 비효율적인 알고리듬이다.
위상 학적 구조를 구성하는 방법으로 본 연구에서는 깊이 우선 탐색(Depth First Search) 알고리듬을 사용하였다. 그러므로 비 탐색 에지가 존재하지 않올 경우에 로봇은 싱.

성능/효과

(3) 각 바코드는 X, Y값을 가지고 있고 첫 번째 열에서의 X의 값은 임의의 짝수 값이고 두 번째 열의 X의 값은 첫 번째 열의 X의 값에 1을 더한 홀수 값이다. 그리고 Y의 값은 같은 조각 내에서 0에서 23까지 단순증가 한다.
바코드를 이용해 위치 인식을 하는 것은 기존의 인공적 표식을 이용하는 것과는 다르다.35) 기존의 방법들은 벽이나 천장에 인식할 수 있는 표식을 붙이기 때문에 미관상 좋지 않고 추가적 비용이 들지만 바코드 표식은 이러한 문제들을 해결하였다. 이 장에서는 바코드 표식을 이용한 위치 인식 기법에 대해 설명하고자 한다.
위와 같은 바닥재는 몇 장점이 있다. 먼저 바코드를 인쇄하는데 잉크값을 제외하고 비용이 거의 들지 않고 또한 바코드가 육안으로는 보이지 않으므로 다른 인공적 표식의 외관상 좋지 않다는 단점을 극복하였다. 그렇지만 바닥재 조각 들은 시공자에 의해 임의로 배열되므로 절대 위치를 가르쳐주지 않는다.
예측되는 위치가 한 곳으로 좁혀질 경우 그 위치가 키드넵 상황을 극복한 위치가 되는 것이다. 실험을 통해 키드넵 상황 극복을 검증하였다.

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