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문제 정의
- [1-3]은 주로 SLAM의 불확실성을 줄이고 얻은 수 있는 정보를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. [4]는 SLAM의 오차 공분산을 최적화 시키는 것을 목적으로 하고 로봇의 경로는 고려하지 않았으나, [5-7]은 로봇의 경로를 포함하여 SLAM 불확실성을 줄이는 것을 목적으로 로봇의 탐사 성능을 향상 시키고자 하였다. [8-10]은 pose-graph 기반 SLAM을 기반으로 하는 active SLAM 프레임워크를 제안하였다.
- 수중로봇의 지도확장을 위해 만들어진 지도상에 다음 목적지 선정이 필요하다. 목적지는 지도확장을 목적으로 함으로 미탐색지역이 존재하며 로봇을 통해 접근이 가능하여야 한다. 이러한 정보는 초음파 거리 센서를 통해 작성된 점유 격자지도에서 확인할 수 있다.
- 일반적으로 관성 항법 장비와 함께 음향, 광학 카메라, 소나등을 융합하여 자기 위치 추정을 수행하게 된다. 본 논문에서는 IMU (Inertial measurement unit)와 DVL (Doppler velocity log)를 통하여 관성 항법을 수행하고, 영상 소나를 통해 입력되는 수중 인공 표식물의 위치를 토대로 수중로봇의 자기 위치를 보정한다[14]. 추정된 로봇의 위치는 자율탐사 시 얻게 되는 다양한 정보의 기준 위치로 활용된다.
- 본 논문은 수중로봇의 자율 탐사에 필요한 지도 확장 방법에 대한 기술을 제안하고, 이를 실제 수중 로봇의 탑재하여 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 본 논문에서는 수중 로봇의 탐사를 위해 탐사 영역 확장과 로봇의 자기 위치 정확도라는 두 가지 기준을 제시하였다. 그리고 이 기준을 바탕으로 로봇의 다음 행동을 판단하는 기준으로 정하였다.
- 자율 탐사를 수행하는 데 있어 어떠한 목적을 정하여 탐사 우선순위를 결정할 것인가에 대한 판단이 필요하다. 본 논문에서는 수중로봇의 자율탐사 우선순위로 로봇의 자기 위치 정확도와 탐사영역의 확장을 최우선 순위로 두고 자율 탐사를 수행한다. 로봇이 지도를 작성하는 데 있어 자기 위치 정확도는 매우 중요하다.
- 본 논문은 수중로봇의 자율 탐사에 필요한 지도 확장 방법에 대한 기술을 제안하고, 이를 실제 수중 로봇의 탑재하여 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 본 논문에서는 수중 로봇의 탐사를 위해 탐사 영역 확장과 로봇의 자기 위치 정확도라는 두 가지 기준을 제시하였다.
- 첫번째 실험은 수중 로봇의 지도 확장 실험이다. 본 실험에서는 초음파 거리 센서에 의한 지도 작성, 경계지역 검출을 통한 탐사 목적지 선정, 경로 생성, 로봇 이동 등의 요소 기술이 실시간 수행되는 것을 확인하고자 한다. [Fig.
- 이에 본 논문은 수중로봇의 자율 탐사를 위한 방법으로서 수중로봇의 탐사 영역 확장과 자기 위치 정확도라는 평가 기준을 토대로 로봇의 다음 미션을 결정하도록 하는 탐사 방법을 제안한다. 이를 위해 초음파 거리 센서 및 영상 소나를 활용한 환경인식 기술, 위치 추정 및 지도 작성 기술, 목적지 탐색 및 경로 생성 기술을 구현하였다.
가설 설정
- 하지만 본 실험을 통하여 다음의 몇 가지 문제점 또는 개선점을 발견하였다. 이는 1) 초음파 거리 센서의 잡음 처리, 2) 수중로봇의 수조 모서리 미탈출, 3) 수중로봇 위치보정 대상체 선정의 효율성, 4) 수중로봇 위치보정 성능 증대, 5) 지도 크기의 증대이다. 본 연구를 통해 Active SLAM의 기본 뼈대를 마련하였다.
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