[논문]레이저 거리 측정기 기반 투명 장애물 인식 방법

박정수; 정진우

doi:10.5391/jkiis.2014.24.2.111

레이저 거리 측정기 기반 투명 장애물 인식 방법
Transparent Obstacle Detection Method based on Laser Range Finder 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.24 no.2, 2014년, pp.111 - 116

초록
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투명 장애물이 포함된 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하여 장애물을 인식하다는 것은 이동 로봇이 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장할 수 없는 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위해 레이저 거리 측정기를 사용하는 이동 로봇은 투명 장애물을 인식할 수 있는 초음파 센서와 같은 추가적인 센서를 사용해야 한다. 본 논문에서는 레이저 거리 측정기만을 이용하여 환경 내에 존재하는 투명 장애물을 인식할 수 있도록 하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안한다. 투명 장애물 인식 알고리즘은 레이저 거리 측정기를 이용하여 투명 장애물을 인식하였을 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음(reflected noise)만을 추출하여 이를 처리함으로서 투명 장애물의 위치를 찾도록 하는 것이다. 이를 통해 이동 로봇은 투명 장애물 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하더라도 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장받을 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 세 가지의 실험 환경에서 실제 이동 로봇 및 레이저 거리 측정기를 사용하여 측정하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Using only laser range finder to detect the obstacles in an environment that contains transparent obstacles can not guarantee autonomous mobile robot from collision problem. To solve this problem, a mobile robot using laser range finder must be used additional sensor device such as sonar sensor that can detect the transparent obstacle. In this paper, a method is addressed to deal with the problem to detect the transparent obstacles within environment only by using laser range finder for mobile robot. In case the recognized transparent obstacle, the proposed algorithm is to localize the transparent obstacle to extract and process the reflected noise. This algorithm ensures autonomous of mobile robot only using laser range finder. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated by the real mobile robot and real laser range finder experiments with three case studies.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

논문에서는 투명 장애물이 포함되어 있는 환경에서 레이저 거리 측정기만을 이용하여 환경 내에 존재하는 장애물을 감지할 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음을 일반적인 잡음과 구분하여 추출하고 이를 처리함으로서 투명 장애물을 인식할 수 있도록 하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안하였다. 또한 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 재연하기에는 어려운 부분이 존재하여 실제 이동 로봇 및 이동 로봇에 부착된 레이저 거리 측정기에 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘을 적용하여 실제 실험 환경에 대한 점유 격자지도를 생성하는 실험을 진행하여 이를 검증하였다.
따라서 본 논문에서는 레이저 거리 측정기만을 사용하는 이동 로봇으로 하여금 환경 내에 존재하는 투명 장애물을 인식할 수 있도록 해주는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

가설 설정

가정 1) 투명 장애물은 직선의 형태는 갖는다.
가정 2) 투명 장애물에서 레이저 거리 측정기가 있는 곳의 반대편에는 투명 장애물과 인접한 일반 장애물(불투명 장애물)이 존재하지 않는다.
가정 3) 모든 장애물은 고정되어 있으며, 장애물들의 위치는 알려져 있지 않다.

제안 방법

따라서 본 논문에서 제안하는 투명 장애물 인식 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 4m × 3.53m의 실제 공간에 외벽을 불투명 장애물로 구성하고, 세 가지의 실험 환경에 대해 이동 로봇이 투명 장애물로 구성된 벽면을 30cm의 간격을 두고 벽면을 따라 주행하는 방법으로 실험하였다.
또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 생성되는 점유 격자 지도의 경우, 실험 공간의 크기 및 이동 로봇의 크기를 고려하여 셀의 크기를 15cm × 15cm로 하였다.
논문에서는 투명 장애물이 포함되어 있는 환경에서 레이저 거리 측정기만을 이용하여 환경 내에 존재하는 장애물을 감지할 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음을 일반적인 잡음과 구분하여 추출하고 이를 처리함으로서 투명 장애물을 인식할 수 있도록 하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안하였다. 또한 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 재연하기에는 어려운 부분이 존재하여 실제 이동 로봇 및 이동 로봇에 부착된 레이저 거리 측정기에 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘을 적용하여 실제 실험 환경에 대한 점유 격자지도를 생성하는 실험을 진행하여 이를 검증하였다.
마지막 세 번째 실험 환경은 이동 로봇의 회전 이동을 고려하여 2개의 투명 장애물은 직선으로 연결하고 1개의 투명 장애물을 오른쪽 90° 회전시켜 연결하였다.
본 논문에서 제안하는 투명 장애물 인식 알고리즘은 점유 격자 지도 방식 기반으로 하였으며, 이에 대한 유사코드는 아래의 그림 3에 나타나있다. 그림 3의 유사코드에 나타나 있는 용어 중 θn은 레이저 거리 측정기의 센서 빔들 중 n번째 센서 빔의 각도를 나타내며 식 (1)을 통해 구할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 이용하여 환경 내에 위치하는 투명 장애물의 위치를 찾는 방법은 다음과 같은 단계를 거친다.
이동 로봇의 자율 주행은 환경 내에 존재하는 장애물들과의 충돌로부터 자유로워야 하며, 이를 위해서는 환경 내에 존재하는 장애물들의 위치 정보를 정확하게 인식하여야 한다[1, 2, 3, 11]. 이를 위해 이동 로봇은 초음파 센서[4, 5], 비전 센서[6, 7], 레이저 거리 측정기(레이저 레인지 파인더, Laser Range Finder)[8, 9, 10]와 같은 각종 센서들을 부착하고, 이를 통해 이동 로봇의 주변에 존재하는 장애물들에 대한 위치 정보를 이동 로봇이 동작하는 매 순간 실시간으로 수집한다. 하지만 각종 센서들에 의해 수집된 정보에는 외부 환경 및 장애물의 형태, 각 센서의 특징 등에 따른 불확실성을 항상 내포하고 있기 때문에 센서 정보를 통한 장애물 인식에는 이러한 불확실성을 고려하여야 한다.

대상 데이터

두 번째 실험 환경은 첫 번째 실험 환경과 동일하나 실험 환경 상단에 사각형 모양의 불투명 장애물(23cm × 31cm)을 45° 기울여서 위치시켰다.
53m의 실제 공간에 외벽을 불투명 장애물로 구성하고, 세 가지의 실험 환경에 대해 이동 로봇이 투명 장애물로 구성된 벽면을 30cm의 간격을 두고 벽면을 따라 주행하는 방법으로 실험하였다. 실험은 Pioneer사의 P3-DX 이동 로봇과 SICK사의 LMS-100 레이저 거리 측정기를 이용하였다. 또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 생성되는 점유 격자 지도의 경우, 실험 공간의 크기 및 이동 로봇의 크기를 고려하여 셀의 크기를 15cm × 15cm로 하였다.
첫 번째 실험 환경은 그림 4에서와 같이 1m 길이의 투명 장애물(유리) 3개를 직선의 형태로 연결하고, 각 투명 장애물의 연결 부위에는 불투명한 사각 프레임(5cm × 4cm)을 위치시켰다.

성능/효과

그 결과 실험 환경 내에 존재하는 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음만을 구분하여 효과적으로 제거할 수 있는 것으로 확인되었으며, 투명 장애물에 의한 반사 잡음을 제거하더라도 실험 환경 내에 존재하는 불투명 장애물을 인식하는데 문제가 없음을 확인하였다.
투명 장애물이 포함된 환경에서 레이저 거리 측정기를 이용하여 거리 정보를 측정하고 이를 표현한 결과가 그림 2에 나타나 있다. 그 결과 투명 장애물에 의한 레이저의 통과 및 굴절, 정반사 현상으로 인한 반사 잡음(reflected noise)이 발생하고 투명 장애물 너머에 있는 불투명 장애물(벽)이 측정되는 것으로 나타났다.
세 가시 실험 환경에서 투명 장애물 인식 알고리즘을 수행한 결과, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음의 대부분을 효과적으로 제거할 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 반사 잡음을 제거하는 과정에서 환경 내에 존재하는 불투명 장애물은 제거되지 않는 것으로 확인되었다. 또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 생성한 점유 격자 지도에서 이상적인 점유 격자 지도에 비해 불투명 장애물의 크기가 커진 것을 확인되었다.
또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 반사 잡음을 제거하는 과정에서 환경 내에 존재하는 불투명 장애물은 제거되지 않는 것으로 확인되었다. 또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 생성한 점유 격자 지도에서 이상적인 점유 격자 지도에 비해 불투명 장애물의 크기가 커진 것을 확인되었다. 하지만 실제 환경을 점유 격자 지도로 표현하였을 때, 표현되는 장애물의 크기가 실제 장애물의 크기보다 커질 수 있는 점유 격자 지도의 특성을 고려하여 한 개 셀 정도의 오차 허용 범위를 고려한다면 비교적 정확하게 불투명 장애물을 인식한 것으로 볼 수 있다.
세 가시 실험 환경에서 투명 장애물 인식 알고리즘을 수행한 결과, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음의 대부분을 효과적으로 제거할 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 투명 장애물 인식 알고리즘을 통해 반사 잡음을 제거하는 과정에서 환경 내에 존재하는 불투명 장애물은 제거되지 않는 것으로 확인되었다.
하지만 이동 로봇의 회전을 고려한 실험에서의 결과로서, 환경 내에 존재하는 투명 장애물의 크기가 비이상적으로 커지는 현상이 발생하였으며, 이는 이동 로봇에 투명 장애물을 인식 알고리즘을 적용하는 과정에서 추가적인 위치 인식 및 위치 보정 알고리즘을 적용하지 않은 결과로 이동 로봇의 위치 및 방위각에 오차가 누적된 결과로 보인다. 이는 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘의 수정 및 보완해야할 사항이다.

후속연구

이는 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘의 수정 및 보완해야할 사항이다. 또한 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘의 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음을 효과적으로 제거할 수는 있지만, 투명 장애물의 표면을 정확히 인식하기에는 아직 부족한 부분이 존재하므로 향후 이를 보완할 예정이다.
하지만 이동 로봇의 회전을 고려한 실험에서의 결과로서, 환경 내에 존재하는 투명 장애물의 크기가 비이상적으로 커지는 현상이 발생하였으며, 이는 이동 로봇에 투명 장애물을 인식 알고리즘을 적용하는 과정에서 추가적인 위치 인식 및 위치 보정 알고리즘을 적용하지 않은 결과로 이동 로봇의 위치 및 방위각에 오차가 누적된 결과로 보인다. 이는 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘의 수정 및 보완해야할 사항이다. 또한 본 논문에서 제안한 투명 장애물 인식 알고리즘의 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음을 효과적으로 제거할 수는 있지만, 투명 장애물의 표면을 정확히 인식하기에는 아직 부족한 부분이 존재하므로 향후 이를 보완할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	레이저 거리 측정기를 상업용 이동 로봇에 적극적으로 도입하지 못하는 이유는 무엇인가?	하지만 레이저 거리 측정기를 상업용 이동 로봇에 적극적으로 도입하지 못하는 다른 이유는 레이저 거리 측정기가 사용하는 레이저의 특성 상 유리와 같은 투명 장애물을 정확하게 인식할 수 없다는 단점이 존재하고 있기 때문이다[12]. 이러한 레이저 거리 측정기의 문제점으로 인하여 레이저 거리 측정기만을 이용하는 이동 로봇으로 하여금 투명 장애물이 포함된 환경에서 안전하고 정확한 자율 주행을 보장할 수 없게 되는 문제점이 발생할 수밖에 없게 된다.
	레이저 거리 측정기란 무엇인가?	이동 로봇의 주변에 존재하는 장애물을 인식할 수 있도록 해주는 센서들 중 하나인 레이저 거리 측정기의 경우, 다수의 레이저를 이용하여 장애물과의 거리 및 방위각을 측정할 수 있도록 해주는 센서로서 직진성이 강한 레이저의 특성으로 인하여 다른 거리 측정 센서들에 비해 측정 거리가 길다는 특징을 가지고 있다[8, 9, 10]. 또한 레이저 거리측정기가 사용하는 레이저는 외부 환경에 대한 강인한 성질을 가지고 있어 다른 거리 측정 센서들에 비해 상당히 정확한 측정 정보를 제공해 주지만, 비싼 가격으로 인해 상업용 이동 로봇보다는 연구용으로 많이 사용되고 있다[8, 9, 10]
	이동 로봇의 자율 주행에서 환경 내에 존재하는 장애물들의 위치 정보를 정확하게 인식하기 위해 무엇을 하는가?	이동 로봇의 자율 주행은 환경 내에 존재하는 장애물들과의 충돌로부터 자유로워야 하며, 이를 위해서는 환경 내에 존재하는 장애물들의 위치 정보를 정확하게 인식하여야 한다[1, 2, 3, 11]. 이를 위해 이동 로봇은 초음파 센서[4, 5], 비전 센서[6, 7], 레이저 거리 측정기(레이저 레인지 파인더, Laser Range Finder)[8, 9, 10]와 같은 각종 센서들을 부착하고, 이를 통해 이동 로봇의 주변에 존재하는 장애물들에 대한 위치 정보를 이동 로봇이 동작하는 매 순간 실시간으로 수집한다. 하지만 각종 센서들에 의해 수집된 정보에는 외부 환경 및 장애물의 형태, 각 센서의 특징 등에 따른 불확실성을 항상 내포하고 있기 때문에 센서 정보를 통한 장애물 인식에는 이러한 불확실성을 고려하여야 한다.

참고문헌 (12)

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원문보기 상세보기
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원문보기 상세보기
Taeseok Jin, "Obstacle Avoidance of Mobile Robot Based on Behavior Hierarchy by Fuzzy Logic," International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 12, no. 3, pp. 245-249, 2012

원문보기 상세보기
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상세보기
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"LMS100 Laser Measurement System Operating Instructions", Available: www.sick.com, 2009,[Accessed: September 5, 2011]

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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