[논문]지형 고도 맵으로부터 기울기와 거칠기 추출 방법

진강규; 이현식; 이윤형; 소명옥; 신옥근; 채정숙; 이영일

doi:10.5302/j.icros.2008.14.9.909

[국내논문] 지형 고도 맵으로부터 기울기와 거칠기 추출 방법
Slope and Roughness Extraction Method from Terrain Elevation Maps 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.14 no.9, 2008년, pp.909 - 915

진강규 (한국해양대학교 컴퓨터.제어.전자통신공학부) , 이현식 (국방기술품질원 기동화력센터) , 이윤형 (한국항만연수원 부산연수원) , 소명옥 (한국해양대학교 선박전자기계공학부) , 신옥근 (한국해양대학교 컴퓨터.제어.전자통신공학부) , 채정숙 (국방과학연구소 5체계개발본부 2부) , 이영일 (국방과학연구소 5체계개발본부 2부)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the interests in the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration, and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with an autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that they should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents a method for extracting terrain information, that is, slope and roughness from elevation maps as a prior step of traversability analysis. Slope is extracted using the curve fitting based on the least squares method and roughness using three metrics and their weighted average. The effectiveness of the proposed method is verified on both a fractal map and the world model map of a real terrain.

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AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 국방과학연구소가 민관학연 협력으로 추진 중인 네트워크 기반 다목적 견마형 로봇 개발 연구의 일환으로 LTA 시스템의 입력으로 사용될 기울기와 거칠기를 지형의 3D 월드모델(world model)로부터 추출하는 문제를 다룬다. 특히 기울기와 거칠기는 그 해당 지역 지형의 기하학적 특성뿐만 아니라 로봇이 통과할 방향과도 밀접한 관계를 가지므로 방향성을 고려한다.
본 논문에서는 매 제어시간마다 지형의 3D 월드 모델을 입수할 수 있는 것으로 간주하였다. 월드모델은 같은 크기의 다수의 셀(cell)로 구성되어 있으며 각 셀은 그림 2와 같이 위치 정보(X, y)와 고도(elevation) 정보 z를 포함하고 있다.
본 연구에서는 로봇의 LTA 알고리즘을 개발하기 위한 전 단계로 지형 맵으로부터 기울기와 거칠기를 추출하는 방법을 다루었다. 지형의 곡면을 평면 방정식으로 표현한 다음 최소자승법으로 방정식의 계수를 얻고 이로부터 4가지 방향의 기울기를 추출하였다.

제안 방법

제안된 기법의 유효성을 검증하기 위하여 프랙탈 지형 맵과 실제 지형 맵을 이용하여 모의실험을 실시하였다. Sr, Sp, Sv, Sw 는 로봇의 제원으로부터 정해지는 값이고 %沖2冲는 1/3로 하였다.
다루었다. 지형의 곡면을 평면 방정식으로 표현한 다음 최소자승법으로 방정식의 계수를 얻고 이로부터 4가지 방향의 기울기를 추출하였다.
또한 프랙탈 브라운 함수의 프랙탈 차원, 패치 내 지형의 평균 고도에 대한 RMS, 진행방향의 인접 셀 간의 고도차의 RM侶를 구하여 세 거칠기를 추출하고 이들을 결합하였다. 가상의 프랙탈 지형 맵과 실제 지형 맵을 이용한 시뮬레이션을 수행하여 제안된 기법의 유효성을 확인할 수 있었다.

데이터처리

특히 기울기와 거칠기는 그 해당 지역 지형의 기하학적 특성뿐만 아니라 로봇이 통과할 방향과도 밀접한 관계를 가지므로 방향성을 고려한다. 기울기는 3D 데이터와 최소자승법으로 추정된 평면 방정식으로부터 얻고, 거칠기는 프랙탈 ^(fractal theoiy)과 고도 평균에 대한 평균제곱근 (Root Mean Square: RMS) 오차와 진행방향으로 인접 셀 간의 고도차의 RMS 측도를 이용하여 추정한 결과를 결합한다. 가상의 프랙탈 지형과 실제 지형 맵을 이용하여 제안된 알고리즘의 그 유효성을 검정한다.
기울기는 3D 데이터와 최소자승법으로 추정된 평면 방정식으로부터 얻고, 거칠기는 프랙탈 ^(fractal theoiy)과 고도 평균에 대한 평균제곱근 (Root Mean Square: RMS) 오차와 진행방향으로 인접 셀 간의 고도차의 RMS 측도를 이용하여 추정한 결과를 결합한다. 가상의 프랙탈 지형과 실제 지형 맵을 이용하여 제안된 알고리즘의 그 유효성을 검정한다.

이론/모형

판단에 영향을 줄 수 있다. 잡음을 제거하기 위해구현이 간단하면서도 임펄스 잡음 제거에 효과적인 미디언 필터(median filter)[9]를 사용한다. 일례로 필터 윈도우 크기 (window size)가 3인 2D 미디언 필터는 그림 4와 같이 (ij) 셀과 주변 8-이웃 셀의 고도 값들을 취해 오름 또는 내림차순으로 정렬하고 그 중앙값을 택하는 방식으로 동작한다.
자연지형의 거칠기 추정에 프랙탈 이론을 적용하고 있는 대표적인 방법으로는 box-counting법, e-blanket법, spectral 해석법과 프랙탈 차원(fractal Brown function)접근법이 있으며, 본 연구에서는 프랙탈 브라운 함수를 이용한다{6, 10]. 프랙탈 브라운함수 f(q) 는 (8)을 만족한다.
이들의 선형관계를 정량적으로 계량할 수 있다. 본 연구에서는 상관계수(correlation coefficient) 식을 이용한다.

성능/효과

가상의 프랙탈 지형 맵과 실제 지형 맵을 이용한 시뮬레이션을 수행하여 제안된 기법의 유효성을 확인할 수 있었다.

참고문헌 (11)

D. Langer, J. K. Rosenblatt, and M. Hebert, "A behavior-based system for off-road navigation," IEEE Trans. Robotics and Automation, vol. 10, no. 6, pp. 776-783, 1994

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D. B. Gennery, "Traversability analysis and path planning for a planetary rover," Autonomous Robots, vol. 6, pp. 131-146, 1999
L. Huajun, Y. Jingyu, and Z. Chunxia, "A generic approach to rugged terrain analysis based on fuzzy inference," Proc. of the 8th Int. Conf. on Control, Automation, Robotics and Vision, pp. 1108-1113, 2004
R. Hoffman and E. Krotkov, "Terrain roughness measurements from elevation Maps," SPIE Mobile Robots, vol. 1195, 1989
H. Seraji, "Traversability index: A new concept for planetary rovers," Proc. of the 1999 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 2006-2013, 1999
N. Yokoya and K. Yamamoto, "Fractal-based analysis and interpolation of 3D natural surfaces and their application to terrain modeling," Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 46, pp. 284-302, 1989

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M. Castelnovi, R. C. Arkin, and T. R. Collins, "Reactive speed control system based on terrain roughness detection," http://smartech.gatech.edu/handle/1853/20784
E. Tunstel, A. Howard, and H. Seraji, "Rulebased reasoning and neural network perception for safe off road robot mobility," Expert Systems, vol. 19, no. 4, pp. 191-200, 2002

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Median filter, MATLAB sources, http://www-mmdb.iai.uni-bonn.de/lehre/BIT/ss03_DSP_Vorlesung/matlab_demos/i ndex.html
A. Pentland, "Fractal-based description of natural scenes," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 6, no. 6, pp. 661-674, 1984

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D. Saupe, Algorithms for Random Fractals, The Science of Fractal Images, In H.-O. Peitgen and D. Saupe, Editors, Springer-Verlag, 1988

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