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[국내논문] 무인로봇을 위한 3D 월드모델에 기초한 Binary 장애지형의 판정
Classification of Binary Obstacle Terrain Based on 3D World Models for Unmanned Robots 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.12 no.4, 2009년, pp.516 - 523  

진강규 (한국해양대학교) ,  이현식 (국방기술품질원) ,  이윤형 (한국항만연수원 부산연수원) ,  이영일 (국방과학연구소) ,  박용운 (국방과학연구소)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the applications of unmanned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration and disaster relief. To perform their missions with success, the robots should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively and identify traver...

주제어

#무인로봇   #3D 월드모델   #지형맵   #이진장애지형  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 저자들이 수행한 로봇의 주행성 분석 및 주행속도 추정기법의 신뢰성을 높이기 위한 방법으로 월드모델를 기반으로 3가지 Binary 장애지형을 판정하는 측도를 제안하였다. 극복할 수 없는 장애지형의 판정에는 진행방향 인접 셀 간의 고도차를 측도로 사용하였고, 차체 접촉 장애지형 판정에는 바퀴와 지면의 기하학적 형태로부터 판단하였다.

가설 설정

  • 11(a)의 지형은 Y방향으로 b3 장애와 X방향으로 b2 장애 요소가 공존하며, (b)는 X방향으로의 b3가, (c)는 Roll over 장애물을 제외한 X, Y방향으로 모든 장애요소가, (d)는 Y방향으로의 b1, b3, b4와 X방향으로의 b1, b2 장애 요소가 있음을 보여준다. 그림을 통해서도 (c), (d)가 (a), (b)보다 안전하지 못한 지형임을 직관적으로 느낄 수 있다.
  • 지형의 월드모델(World Model)은 같은 크기의 다수 패치(Patch)로 나뉘고, 지형정보 추출 모듈은 패치 지형의 기울기와 거칠기를 추출하고, 퍼지기반의 주행성분석 및 속도추정 모듈은 이를 입력으로 하여 그 지역의 주행속도를 추정한다. 제안한 기법은 로봇의 중심점이 패치의 중앙에 정지해 있다는 가정 하에 패치의 기울기와 거칠기를 추정해 사용하였고, 패치 내에서 로봇 이동 시 발생될 수 있는 장애 상황을 고려하지 못하였다. 따라서 선행연구의 신뢰성을 높이기 위해 로봇이 패치 내에서 가상주행하는 동안 장애여부를 사전에 탐지할 필요가 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
3D 월드모델에 기초한 Binary 장애지형 판정에 따른 주행가, 주행불가는 어떻게 사용되는가? 3(a)의 모든 패치에 대해 진행되며 패치 지형이 주행에 장애가 되는 환경 요소를 가지고 있는 지의 유무 즉, ‘주행가(Traversable)’ 또는 ‘주행불가(Non-Traversable)’를 판단하게 된다. 이 정보는 지형정보 추출과 주행성분석 및 속도추정 모듈의 동작여부를 결정하는데 사용된다. ‘주행가’이면 이후의 두 모듈에 의해 속도가 추정되지만, ‘주행불가’이면 해당 패치에서의 속도는 0이 되고 장애지형 판정은 다음 패치로 넘어가게 된다.
주행성 분석은 어떻게 구분되는가? 주행성 분석은 크게 전역 주행성 분석(GTA : Global Traversability Analysis)과 지역 주행성 분석(LTA : Local Traversability Analysis)으로 구분된다. GTA는 위성, 레이더 등으로부터 입수되는 계획된 지역의 광역 스케일의 저해상도 지형도로부터 로봇이 통과하기 어려운 산, 호수, 골짜기, 숲 등의 지역을 오프라인적으로 식별하는 것이고, LTA는 반경 수 미터에서 수 십 미터이내의 지역에 대해 스테레오 비전 카메라나 레이저 거리측정기 등으로 얻어진 고해상도 영상정보를 기반으로 해당 지형의 통과가능 여부를 온라인적으로 판단하는 것이다.
GTA는 무엇인가? 주행성 분석은 크게 전역 주행성 분석(GTA : Global Traversability Analysis)과 지역 주행성 분석(LTA : Local Traversability Analysis)으로 구분된다. GTA는 위성, 레이더 등으로부터 입수되는 계획된 지역의 광역 스케일의 저해상도 지형도로부터 로봇이 통과하기 어려운 산, 호수, 골짜기, 숲 등의 지역을 오프라인적으로 식별하는 것이고, LTA는 반경 수 미터에서 수 십 미터이내의 지역에 대해 스테레오 비전 카메라나 레이저 거리측정기 등으로 얻어진 고해상도 영상정보를 기반으로 해당 지형의 통과가능 여부를 온라인적으로 판단하는 것이다. 특히 LTA는 근거리 지역을 커버하기 때문에 안전주행을 판단하는 중요한 요소이고 지형들의 물리적, 기하학적 성질에 좌우되게 되므로 기울기(Slope)와 거칠기(Roughness)가 주 연구 대상이었다.
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참고문헌 (14)

  1. 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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  2. D. B. Gennery, 'Traversability Analysis and Path Planning for a Planetary Rover,' Autonomous Robots, Vol. 6, pp. 131-146, 1999 

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  3. L. Huajun, Y. Jingyu, 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 

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  4. R. Hoffman and E. Krotkov, 'Terrain Roughness Measurements from Elevation Maps', SPIE Mobile Robots, Vol. 1195, 1989 

  5. 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 

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  6. 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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  7. E. Tunstel, A. Howard and H. Seraji, 'Rule-Based 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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  8. I. Ulrich and J. Borenstein, 'VFH+ : Reliable Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots', Proc. of the 1998 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 1572-1577, 1998 

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  9. M. J. Procopio, T. Strohmann, A. R. Bates, G. Grudic and J. Mulligan, 'Using Binary Classifiers to Augment Stereo Vision for Enhanced Autonomous Robot Navigation', University of Colorado at Boulder, Tech. Report, 2007 

  10. T. Chang, T. Hong, S. Legowik and M. N. Abrams, 'Concealment and Obstacle Detection for Autonomous Driving', Int. Association of Science and Tech. for Development 1999 Conf. on Robotics and Applications, Santa Barbara, CA, 1999 

  11. C. S. Dima, N. Vandapel and M. Hebert, 'Sensor and Classifier Fusion for Outdoor Obstacle Detection', The 32nd Applied Imagery Recognition Workshop(AIPR2003), pp. 255-262, 2003 

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  12. A. Rankin, A. Huertas and L. H. Matthies, 'Nighttime Negative Obstacle Detection for Off- Road Autonomous Navigation,' SPIE Defense & Security Symposion: Unmanned Systems Technology IX Conference, 2007 

  13. 진강규, 이현식, 이윤형 et al., '지형 고도 맵으로 부터 기울기와 거칠기 추출 방법', 제어.로봇.시스템학회 논문지, 제14권, 제9호, pp. 909-915, 2008 

  14. G. Jin, Y. Lee, H. Lee, M. So, 'Traversability Analysis for Navigation of Unmanned Robots', Proc. of 2008 Int. Conf. on Instrument, Control and Information Technology, Tokyo, 2008 

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