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[국내논문] 단일 영상과 거리센서를 이용한 SLAM시스템 구현
Implementation of the SLAM System Using a Single Vision and Distance Sensors 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.45 no.6 = no.324, 2008년, pp.149 - 156  

유성구 (전북대학교 제어계측공학과) ,  정길도 (전북대학교 전자정보)

초록
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SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) system is to find a global position and build a map with sensing data when an unmanned-robot navigates an unknown environment. Two kinds of system were developed. One is used distance measurement sensors such as an ultra sonic and a laser sensor. The other...

주제어

#localization   #mapping   #single vision   #probability  

참고문헌 (14)

  1. 이희성, 김은태, '외향 기반 환경 인식을 사용한 이동 로봇의 위치인식 알고리즘,' 전자공학회논문지, 제41권 CI편, 제 6호, 47-53쪽, 2004년 11월 

  2. Hugh Durrant-Whyte, Tim Bailey, 'Simultaneous Localization and Mapping: Part 1,' IEEE Robotics and Automation Magazine, pp 99-108, June 2006 

  3. 구자일, 홍준표, 이원석, '동기 구동형 이동로봇의 자율주행을 위한 위치측정과 경로계획에 관한 연구,' 전자공학회논문지, 제43권 IE편, 제 1호, 59-66쪽, 2006년 3월 

    원문보기 상세보기

  4. J. Crowley, 'World modeling and position estimation for a mobile robot using ultra-sonic ranging,' Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Automat., 1989, pp. 674-681, AZ, USA, May 1989 

  5. Andreas Nuchater, Hartmut Surmann, and Sebastial Thrun, '6D SLAM with Application in Autonomuous Mine Mapping,' Proc. IEEE 2004 Int. conf. Robo. Automat., New Orleans, USA, April 2004 

  6. Stephen Se, David Lowe, Jim Little, 'Mobile Robot Localization and Mapping with Uncertainty using Scale-Invariant visual Landmards,' The Int. Journal on Robotics Research, Vol. 21, No. 8, pp. 735-758, August 2002 

    상세보기 crossref

  7. Andrew J. Davison, lan D. Reid, Nicholas D. Molton and Olivier Stasse, 'MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM,' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 29, No. 6, pp. 1052-1067, June 2007 

    상세보기 crossref

  8. David G. Lowe, 'Distinctive image features from scale-invariant keypoints,' International Journals of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110, November 2004 

    상세보기 crossref

  9. J. Diebel, K. Reutersward, S. Thrun, J. Davis, G. Gupta, 'Simultaneous Localization and Mapping with Active Stereo Vision,' Proc. of 2004 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, pp. 3436-3443, Sendai, Japan, september 2004 

  10. 진태석, 이장명, '단일 초음파 센서모듈을 이용한 이동로봇의 위치추정 및 주행,' 전자공학회논문지, 제42권 SC편, 제 2호, 1-10쪽, 2005년 3월 

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  11. Gordon Chung, Alexander Zelinsky, 'Real-Time Visual Behaviours for Navigating a Mobile Robot,' Proc. IROS 96, pp 973-980, Osaka, Japan, November 1996.(496) 

  12. S. Thrun, 'Probabilistic algorithms in robotics,' Technical Report CMU-CS-00-126, Carnegie Mellon Univ., Computer Science Department, Pittsburgh, PA, 2000 

  13. Greg Welch, Gray Bishop, 'An Introduction to the Kalman Filter,' SIGGRAPH, 2001 

  14. R.G. Brown, 'Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering,' Wiley Press 

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