실내 공간에서 이동 로봇의 납치 문제 해결을 위한 외부 영상 정보 및 절대 공간 좌표 활용 연구 Research for robot kidnap problem in the indoor of utilizing external image information and the absolute spatial coordinates원문보기
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
For such automatic monitoring robot or a robot cleaner that is utilized indoors, if it deviates from someone by replacement or, or of a mobile robot such as collisions with unexpected object direction or planned path, based on the planned path There is a need to come back to, it is necessary to toug...
For such automatic monitoring robot or a robot cleaner that is utilized indoors, if it deviates from someone by replacement or, or of a mobile robot such as collisions with unexpected object direction or planned path, based on the planned path There is a need to come back to, it is necessary to tough self-position estimation ability of mobile robot in this, which is also associated with resolution of the kidnap problem of conventional mobile robot. In this study, the case of a mobile robot, operates indoors, you want to take advantage of the low cost of the robot. Therefore, in this paper, by using the acquisition device to an external image information such as the CCTV which is installed in a room, it acquires the environment image and take advantage of marker recognition of the mobile robot at the same time and converted it absolutely spatial coordinates it is, we are trying to solve the self-position estimation of the mobile robot in the room and kidnap problem and actual implementation methods potential field to try utilizing robotic systems. Thus, by implementing the method proposed in this study to the actual robot system, and is promoting the relevant experiment was to verify the results.
For such automatic monitoring robot or a robot cleaner that is utilized indoors, if it deviates from someone by replacement or, or of a mobile robot such as collisions with unexpected object direction or planned path, based on the planned path There is a need to come back to, it is necessary to tough self-position estimation ability of mobile robot in this, which is also associated with resolution of the kidnap problem of conventional mobile robot. In this study, the case of a mobile robot, operates indoors, you want to take advantage of the low cost of the robot. Therefore, in this paper, by using the acquisition device to an external image information such as the CCTV which is installed in a room, it acquires the environment image and take advantage of marker recognition of the mobile robot at the same time and converted it absolutely spatial coordinates it is, we are trying to solve the self-position estimation of the mobile robot in the room and kidnap problem and actual implementation methods potential field to try utilizing robotic systems. Thus, by implementing the method proposed in this study to the actual robot system, and is promoting the relevant experiment was to verify the results.
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문제 정의
본 연구는 실제 이동 로봇 시스템을 활용하여 이동 로봇의 납치 문제 해결을 위한 동작 구현 결과를 확인하고자 한다. 먼저 이동 로봇의 실내 주행 경로 제어를 위하여 포텐셜 필드를 활용하고자 하며 포텐셜 필드방법은 이동 로봇의 경로 계획과 프로그래밍 구현이 용이하고 별도의 경로 추종 과정 없이도 경로계획과 추종이 가능하다는 점에서 실제 실험에 적합하여 이동 로봇 시스템에 실제로 구현하였다.
제안 방법
포텐셜 필드기반 경로계획에 대해 보다 자세히 설명하면 위치에너지가 작아지는 쪽으로 로봇을 움직여 경로 계획을 수행하게 된다[8-10]. 구체적으로 로봇이 목적지로 나아갈 수 있게 하기 위해 목적지로부터 가까워질수록 작아지고 목적지로부터 멀어질수록 커지는 인력 포텐셜 Ua(q)와 장애물들을 회피시키기 위해 장애물과 일정거리 이내에 존재하는 경우 장애물에 가까워질수록 커지고 장애물로부터 멀어질수록 작아지는 척력 포텐셜 Ur(q)을 형성한 뒤, 합쳐서 전체 포텐셜 필드 U(q)을 만들게 된다.
이동 로봇이 실내에서 목적지까지 장애물을 회피하여 도착하기 위해 외부 영상 정보 획득 장치를 이용하여 주어진 형태공간상에 가상의 포텐셜 필드를 형성시켜 경로 계획을 세운다[4-6]. 그리고 이동 로봇이 목적지까지 이동하는 가운데 외부 영상 정보 획득 장치와 마커[7] 등을 이용하여 이동 로봇의 위치를 확인하고 이동 로봇의 경로주행을 시행한다.
기존 실내 고정 영상 제공 장치의 영상 정보에서 실내 이동 로봇과 고정 및 이동식 장애물 등을 구분할 수 있으며 본 연구에서는 실내 이동 로봇에 마커를 부착하여 실내 이동 로봇과 장애물을 구분한다.
따라서 고정된 외부 영상 정보를 활용하여 이동 로봇의 작업 공간을 절대 공간 좌표로 변환하고 이후 관련 정보를 이동 로봇과 통합하여 제어하기 위해 통합 정보 제어 시스템을 활용한다. 이를 위해 유·무선 통신을 기반으로 정보를 송·수신하게 되고 통합 정보 제공 시스템에서는 실내 고정 영상 제공 장치의 영상 정보를 이용하여 실내 이동 로봇과 미지의 고정 장애물 및 이동 장애물의 위치를 추정하여 실내 이동 로봇에게 데이터를 전송하게 된다.
벽면에 외부 영상 정보 획득 장치를 구성하기 위해 실험에서는 CCTV용 카메라를 활용하였다. 또한, 실험에서는 입력영상 처리를 수행하고 제어하는 통합 제어시스템은 노트북으로 구성하였고 마커가 부착된 이동 로봇으로 실제 실험을 진행하였다. 이동 로봇의 마커 인식을 통해 로봇의 직진 진행 방향을 알 수 있으며, 절대 공간 좌표를 통해 목표점의 절대 위치와 이동 로봇의 절대 위치가 확인됨에 따라 어떤 상황에서도 목표점을 놓치지 않고 도착할 수 있다.
본 연구는 실제 이동 로봇 시스템을 활용하여 이동 로봇의 납치 문제 해결을 위한 동작 구현 결과를 확인하고자 한다. 먼저 이동 로봇의 실내 주행 경로 제어를 위하여 포텐셜 필드를 활용하고자 하며 포텐셜 필드방법은 이동 로봇의 경로 계획과 프로그래밍 구현이 용이하고 별도의 경로 추종 과정 없이도 경로계획과 추종이 가능하다는 점에서 실제 실험에 적합하여 이동 로봇 시스템에 실제로 구현하였다.
이동 로봇의 실내 경로 주행을 위해 먼저 포텐셜 필드 기법을 기반으로 이동 로봇의 경로 계획을 실시하고 이후 외부 영상정보와 마커를 이용하여 로봇의 작업 환경 정보를 절대 공간 좌료로 변환한다. 변환된 정보를 활용하여 이동 로봇의 실내 위치 추정과 장애물을 회피 기능이 포함된 이동 로봇의 주행 제어를 수행하고자 한다. 이후 이동 로봇의 목적지까지 주행 중에 납치 및 경로 이탈 상황이 발생하여도 강인하게 관련 문제를 해결할 수 있다.
본 논문에서는 납치문제를 해결하기 위해 마커의 좌표가 아니라 절대좌표인 절대공간좌표계가 필요하기 때문에 다시 카메라좌표계에서 절대공간좌표계로 변환을 한다.
이러한 실내 이동 로봇들은 시작점부터 도착점까지 강건하게 이동하면서 주어진 임무를 수행하여야 한다. 실내 이동 로봇이 주어진 임무를 수행함에 있어 로봇의 자기 위치 추정 및 경로 추정은 기본적으로 해결해야 하는 중요한 문제로써 본 연구에서는 외부 영상 획득 장치를 활용한 해결 방법을 제시하였으며, 보다 자세히 설명하면 외부 영상 획득 장치와 복잡한 환경에서도 영상처리가 용이한 마커를 이용하여 이동 로봇의 위치를 강건하게 추정하고 포텐셜 필드 기반 경로계획을 통하여 장애물을 회피하여 출발점부터 도착점까지 장애물을 회피하여 임무를 수행한다. 특히 외력에 의해 이동 로봇이 경로를 이탈하거나 큰 충돌이 있으므로 경로를 이탈하더라도 도착점에 도달 할 수 있다.
외부 영상 정보를 활용하여 절대 공간 좌표 정보를 얻고 이를 이동 로봇의 실내 위치엔 인식에 활용하고자 한다. 결과적으로 이동 로봇의 실내에서의 정밀한 자기 위치 확인 및 앞선 마커 인식을 통한 정면 방향 등을 확인할 수 있다.
이동 로봇의 마커 인식을 통해 로봇의 정면 방향을 알 수 있으며 관련 마커 인식 방법에 대해 보다 구체적으로 아래와 같이 단계적으로 정리해 보았다.
이동 로봇의 실내 경로 주행을 위해 먼저 포텐셜 필드 기법을 기반으로 이동 로봇의 경로 계획을 실시하고 이후 외부 영상정보와 마커를 이용하여 로봇의 작업 환경 정보를 절대 공간 좌료로 변환한다. 변환된 정보를 활용하여 이동 로봇의 실내 위치 추정과 장애물을 회피 기능이 포함된 이동 로봇의 주행 제어를 수행하고자 한다.
이를 바탕으로 실내 고정 영상 제공 장치와 실내 이동 로봇 간에 상대적 관계를 추정하기 위해 실내 이동 로봇의 마커 인식 정보를 활용하며 마커에는 각 4개의 외부, 내부 특징점이 나타나며 Fig. 3은 실내 이동 로봇의 마커 인식 방법을 설명한 것이다.
이후 외부 영상 획득 장치와 마커를 통해 얻어진 이동 로봇의 자기 위치 추정을 진행하였고 더불어 경로 주행을 진행하였다. 경로 주행 중 이동 로봇의 기존 경로를 임의로 크게 벗어나게 만들 경우 이동 로봇의 마커 인식 및 절대 공간 좌표 정보를 가지고 재경로 계획을 보다 쉽게 수행할 수 있다.
대상 데이터
5와 같다. 벽면에 외부 영상 정보 획득 장치를 구성하기 위해 실험에서는 CCTV용 카메라를 활용하였다. 또한, 실험에서는 입력영상 처리를 수행하고 제어하는 통합 제어시스템은 노트북으로 구성하였고 마커가 부착된 이동 로봇으로 실제 실험을 진행하였다.
Step1. 실내 영상 정보 제공 장치를 통하여 영상 정보를 획득한다.
성능/효과
외부 영상 정보를 활용하여 절대 공간 좌표 정보를 얻고 이를 이동 로봇의 실내 위치엔 인식에 활용하고자 한다. 결과적으로 이동 로봇의 실내에서의 정밀한 자기 위치 확인 및 앞선 마커 인식을 통한 정면 방향 등을 확인할 수 있다.
따라서 본 논문에서는 환경 정보에 대한 오차가 적고 주변 영향을 덜 받는 외부 영상정보와 마커를 이용하여 로봇의 자기 위치추정을 수행함에 절대 공간 좌표를 활용하며 이를 로봇 납치 문제 해결도 가능한 이동 로봇의 자기 위치 추정이 가능하다.
따라서 이러한 이동 로봇의 실내 납치 문제 해결을 위하여 본 논문에서는 로봇 납치 후 영상 정보와 절대 공간 좌료를 활용하여 로봇의 자기 위치 추정 방법을 제안하고 있는데 외부 영상 정보를 통한 위치 추정 문제 해결 방법은 로봇 주변의 주위 환경 정보를 바탕으로 하고 있기에 실내 이동 로봇이 방금 전원이 들어와 동작하고 있다하더라도 주어진 지도 안에서 스스로 위치 추정하는 것이 가능하다.
후속연구
특히 외력에 의해 이동 로봇이 경로를 이탈하거나 큰 충돌이 있으므로 경로를 이탈하더라도 도착점에 도달 할 수 있다. 향후에는 이동 로봇에 달린 여러 센서와 결합하여 장애물 지도를 작성하고 이를 활용하여 방범 순찰용 로봇이나 로봇청소기로서 좋은 성과가 있을 것이라고 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
포텐셜 필드방법의 장점으로 인하여 실제 실험에 적합한가?
본 연구는 실제 이동 로봇 시스템을 활용하여 이동 로봇의 납치 문제 해결을 위한 동작 구현 결과를 확인하고자 한다. 먼저 이동 로봇의 실내 주행 경로 제어를 위하여 포텐셜 필드를 활용하고자 하며 포텐셜 필드방법은 이동 로봇의 경로 계획과 프로그래밍 구현이 용이하고 별도의 경로 추종 과정 없이도 경로계획과 추종이 가능하다는 점에서 실제 실험에 적합하여 이동 로봇 시스템에 실제로 구현하였다.
실내 이동 로봇의 납치는 무엇을 의미하는가?
실내 이동 로봇의 납치라 함은 로봇이 실내에서 임무 수행 하는 중 아무런 정보 없이 임의의 위치로 옮겨지거나 외부 영향으로 방향 전환이 이루어지는 것을 말하며, 특히, 로봇 청소기 등이 문턱 등에 걸려 사용자가 임의로 다른 곳에 옮겨놓았을 때나 침입자가 감시 로봇을 치고 달아났을 때 등 로봇과 함께 생활을 하는 우리 일상생활이나 산업현장 전반에 나타날 수 있는 그리고 해결해야하는 중요한 문제이다.
기존의 실내 이동 로봇 위치 추정 연구에서 센서 수신 속도나 신호 세기 등을 이용하여 자기위치추정을 했을 때 어떤 문제점이 있는가?
기존의 실내 이동 로봇 위치 추정 연구는 외부 초음파 센서 시스템 및 지그비 등을 활용한 외부 센서 시스템을 이용하게 되는데 이 경우 센서 수신 속도나 신호 세기 등을 이용하여 자기위치추정을 수행해왔다[2-3]. 하지만 이러한 방법들은 온도나 주변 환경에 민감할 수 있으며 상황에 따라 위치 추정의 정확도가 떨어지는 문제가 발생하기도 한다.
참고문헌 (11)
S. H. Hong, S. Y. Jung, "Localization Algorithm in Wireless Sensor Networks using the Acceleration sensor", Journal of KAIS, Vol. 11, No. 4, pp.1294-1300, 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2010.11.4.1294
A. Davison, "Active search for real-time vision", Tenth IEEE International Conference on, Vol. 1, pp.66-73, 2005. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICCV.2005.29
Demura, "Robot Simulation using ODE", HongRung Publishing Company, pp.133-141,2007
G. Desouza and A. Kak "Vision for mobile robot navigation : A survey", Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, Vol. 24, No. 2, pp.237-267, 2002. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/34.982903
M. Fiala, "Artag, a fiducial marker system using digital techniques", in Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR'05), 2005. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2005.74
Jong-Ho Park, Young-Pil Jeon, Ji-Hyoung Ryu, Dong-Hyun Yu, Kil-To Chong, "Research to improve the performance of self localization of mobile robot utilizing video information of CCTV", Journal of KAIS, Vol. 14, No. 12, pp.6420-6426, 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2013.14.12.6420
Ji-Hyoung Ryu, et al, "The navigation method of mobile robot using a omni-directional postion detection system", Journal of KAIS, Vol. 10, No. 2, pp.237-242, 2009.
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