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문제 정의
- 이는 시야각 이탈 문제 및 특이성, 국소최소화 문제를 발생시키지 않기 때문에 목표물을 안정적으로 추종할 수 있다. 그리고 모의실험으로부터 혼합제어의 안정성과 타당성을 보이며 타 방식과의 비교를 통해 적응 가능성을 검증한다. 이동로봇 적용 실험을 통해 제안된 알고리즘의 유효성을 확인한다.
- 영상처리 알고리즘을 이용하여 표적의 정보로부터 이동로봇과의 상대적 위치 및 자세를 추정한 후 표적까지의 진입 각도를 고려하여 추종한다. 기존에 제시된 위치기반 제어의 단점인 비전카메라의 시야각 문제를 해결하기 위하여 영상기반 제어를 혼합 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 위치 및 영상기반 제어 기법의 제어입력을 동시에 입력받아 영상에서 표적의 위치에 따라 변하는 가중치를 곱하는 방법으로 두 제어 기법을 혼합한다.
- 본 논문에서는 비전시스템을 이용하여 단일 표적의 상대적 위치 및 자세를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 비전시스템에서 카메라를 통해 입력된 영상은 많은 정보를 포함하고 있다.
- 내부 격자의 조건은 좌측과 우측의 1x5 격자에 최소 1개 이상의 흰색 격자가 포함되고, 끊어짐이 없는 상태를 가정하여 특징점이 6개 또는 8개가 되도록 설정하였다. 본 논문에서는 영상에서 그림 1과 같은 형태의 표적을 검출하기 위하여 레이블링(Labeling) 기법을 사용하는 표적 검출 알고리즘을 개발하였다.
- 본 논문에서는 이동로봇의 목표물 추종을 위한 혼합 비주얼 서보 제어 기법을 제안하였다. 목표물 추종에 필요한 상대적 위치 및 자세 정보 획득을 위하여 목표물에 부착된 표적을 추출하는 알고리즘을 제안하였다.
- 본 논문에서는 이동로봇의 목표물 추종을 위한 혼합 비주얼 서보 제어 기법을 제안한다. 이를 위하여 목표물의 후면에 증강현실[9]을 비롯한 다양한 분야에서 주로 사용되는 Fiducial 방식[10]을 단순화시킨 형태의 표적을 설치하고 비전카메라의 영상으로부터 해당 표적을 검출하는 알고리즘을 제시한다.
- 본 논문에서는 이동로봇이 비전시스템을 이용하여 표적을 인식하고 표적에 대한 목표 위치에 도달하는 알고리즘을 개발하였다. 여기서 위치기반 제어와 영상기반 제어의 제어입력을 동시에 사용하였으며 두 제어입력에 가중치를 부가한 형태로 동작한다.
가설 설정
- 목표 영상의 특징점 위치와 비전카메라에 입력된 영상의 특징점 위치 사이의 오차를 나타낸 것이다. 4개의 특징점을 비교하였기 때문에 4개의 그래프로 나타나야 하지만 본 논문에서는 영상의 왜곡이 보정된 상태로 특징점 추출의 오차가 없는 것으로 가정하였으며, 이동로봇의 3차원 움직임 및 카메라의 롤(Roll), 피치(Pitch)회전과 같은 불가능한 움직임이 없는 것으로 가정하였기 때문에 2개의 특징점으로 표시되었다. 그림 14(b)는 세로 v축의 오차 그래프이다.
- 그림 1의 표적은 4x7의 격자로 구성되어져 있으며 내부의 2x5 격자를 이용하여 개체를 구분한다. 내부 격자의 조건은 좌측과 우측의 1x5 격자에 최소 1개 이상의 흰색 격자가 포함되고, 끊어짐이 없는 상태를 가정하여 특징점이 6개 또는 8개가 되도록 설정하였다. 본 논문에서는 영상에서 그림 1과 같은 형태의 표적을 검출하기 위하여 레이블링(Labeling) 기법을 사용하는 표적 검출 알고리즘을 개발하였다.
- 마찬가지로 위치기반 제어와 영상기반 제어가 혼합되며 그 시점은 그림 10과 동일하고, 최대 각속도는 ± 1.5 rad/s로 가정하였다.
- 여기서 3×3 형태의 회전 행렬을 Rodrigues 변환을 통해 3×1 회전 벡터 형태로 변환하게 되면 카메라의 각 축 회전 성분 [pitch, yaw, roll]T가 된다. 본 논문에서는 다음의 그림 4와 같은 기구학 모델을 갖는 표적 추종 로봇 시스템을 가정하였다.
- 다음의 그림 15는 단순한 스위칭 기법을 이용한 이동로봇 주행에서 비전카메라에 입력된 영상의 변화를 나타낸 것이다. 이동로봇의 초기위치(x, y)=(6m, 2m)에서 표적으로부터 0.5m 떨어진 곳에 수직으로 진입하는 상태를 가정하였다. 그림 8과 비교해보면 두 가지 방법 모두 목표 위치에 도달하는 것을 볼 수 있지만 단순 스위칭 알고리즘의 경우에는 위치기반 제어와 영상기반 제어의 경계부분에서 제어 기법의 변화가 이루어지기 때문에 520픽셀에서 570픽셀 사이에서 상당히 심한 진동이 발생 하는 것을 알 수 있다.
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