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[국내논문] 자동차형 로봇의 도시 실외에서의 효율적인 위치 추정 및 네비게이션 시스템의 구현
An Efficient Urban Outdoor Localization and Navigation System for Car-like Mobile Robots 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.8, 2013년, pp.745 - 754  

윤건우 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ,  김진백 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) ,  김병국 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

An efficient urban outdoor localization and navigation system is proposed for car-like robots. First an accurate outdoor localization method is suggested using line/arc features and 2.5D map matching with LRFs (Laser Range Finders), which can reduce the number of singular cases and increase accuracy...

주제어

#urban outdoor   #localization   #car-like mobile robot   #LRF   #navigation  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
dead reckoning을 이용한 지역 위치 추정 방법의 문제점은? 위치 추정을 하는 가장 간단한 방법 중의 하나는 초기 위치 정보가 주어진 상태에서 이동 로봇의 바퀴에 달린 엔코더 데이터를 누적하여 로봇의 위치를 계속적으로 계산해나가는 dead reckoning 이다. dead reckoning을 이용한 지역 위치 추정 방법의 경우 로봇의 현재 위치를 알아내는 과정이 단순하고 계산 과정이 복잡하지 않아 쉽고 빠르게 자신의 위치를 추정할 수 있지만, 엔코더의 미세한 오차 누적, 그리고 로봇 지면과의 미끄러짐 등으로 인하여 장거리를 이동할수록 위치 추정 결과의 신뢰도가 떨어질 수밖에 없다. 이러한 오차를 최소화 하기 위해 여러 센서들을 통한 오차 보정 방법이 제안되고 있고, 그 중에 레이저레인지파인더(Laser Range Finder) 센서의 경우 높은 정확도의 데이터, 빠른 주기의 데이터 획득, 간단한 데이터 처리, 광범위한 영역의 스캔 등 많은 장점을 지니고 있어 이를 이용한 많은 연구가진행되어왔다.
위치 추정을 하는 가장 간단한 방법은? 다양한 센서들을 활용한 로봇의 위치 추정에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 위치 추정을 하는 가장 간단한 방법 중의 하나는 초기 위치 정보가 주어진 상태에서 이동 로봇의 바퀴에 달린 엔코더 데이터를 누적하여 로봇의 위치를 계속적으로 계산해나가는 dead reckoning 이다. dead reckoning을 이용한 지역 위치 추정 방법의 경우 로봇의 현재 위치를 알아내는 과정이 단순하고 계산 과정이 복잡하지 않아 쉽고 빠르게 자신의 위치를 추정할 수 있지만, 엔코더의 미세한 오차 누적, 그리고 로봇 지면과의 미끄러짐 등으로 인하여 장거리를 이동할수록 위치 추정 결과의 신뢰도가 떨어질 수밖에 없다.
dead reckoning을 이용한 지역 위치 추정 방법의 문제점을 개선하기 위한 방법은? Zhang은 레이저레인지파인더로부터 스캔된 환경 정보를 선분 개체들로 특징을 추출하여 선분들로만 구성된 2D 기반지도의 제작 방법을 제안하였다. 또한 추출된 선분 개체들을 이용한 대응 관계를 통하여 지역 위치 추정을 하는 방법을 제안하였다[1].
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참고문헌 (15)

  1. L. Zhang, "Line segment based map building and localization using 2D laser range finder," International Conference on Robotics & Automation 2000, vol. 3, pp. 2538-2543, Apr. 2000. 

  2. J. J. Han, "Real-time indoor localization and 3d obstacle detection using laser range finder," M. S. Thesis, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea, 2003. 

  3. T. Takahashi, "2D localization of outdoor mobile robots using 3D laser range data," M. S. Thesis, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, 2007. 

  4. H. J. Sohn and B. K. Kim, "An efficient localization algorithm based on vector matching for mobile robots using laser range finders," Journal of Intelligent and Robotic System, vol. 51, no. 4, pp. 461-488, Nov. 2007. 

  5. S. H. Bae and B. K. Kim, "An efficient outdoor localization method using multi-sensor fusion for car-like robots," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 10, pp. 995-1005, Oct. 2011. 

    원문보기 상세보기 crossref

  6. J. B. Kim, G. W. Yoon, and B. K. Kim, "Development of laser range finder simulator based on 2.5D map for mobile robot localization in urban outdoor," Proc. of 2012 27th ICROS Annual Conference (in Korean), Seoul, Republic of Korea, pp. 198-199, Apr. 2012. 

  7. U. K. Song and B. K. Kim, "Development of a DGPS-based localization and semi-autonomous path following system for electric scooters," Journal of Institue of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 4, pp. 353-361, Apr. 2011. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. O. Amidi, "Integrated mobile robot control," Tech. Rep, Carnegie Mellon Univ, Robotics Institute, 1990. 

  9. J. Wit, C. D. Crane, and D. Armstrong, "Autonomous ground vehicle path tracking," Journal of Robotic Systems, vol. 8, pp. 439-449, 2004. 

  10. W. C. Lim, "Development of a cost-effective safety system with curb detection nd avoidance for electric scooter," M.S. Thesis, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea, 2010. 

  11. Intel PXA255 Processor Developer Manual, Intel(http://www.intel.com), 2003. 

  12. M. Quigley, K. Conley, B. Gerkey, J. Faust, T. B. Foote, J. Leibs, R. Wheeler, and A. Y. Ng, "ROS: an open-source robot operating system," International Conference on Robotics and Automation, ser. Open-Source Software workshop, 2009. 

  13. G. W. Yoon, J. B. Kim, and B. K. Kim, "Outdoor mobile robot localization algorithm using line/arc features based on laser range finders and 2.5D map," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 18, no. 7, pp. 658-663, Jun. 2012. 

  14. B. K. Kim et al., "Method and apparatus for bidirectional line and arc segmentation of scan distance data for localization of mobile robots," KOREA Patent, Application Number 10-2012-0005646, 2012. 

  15. G. W. Yoon, "Implementation of an efficient urban outdoor localization and navigation system for car-like mobile robots," M.S. Thesis, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea, 2013. 

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