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[국내논문] 실내 자율주행 로봇을 위한 3차원 다층 정밀 지도 구축 및 위치 추정 알고리즘
3D Multi-floor Precision Mapping and Localization for Indoor Autonomous Robots 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.17 no.1, 2022년, pp.25 - 31  

강규리 (Robotics Program, KAIST) ,  이대규 (Electrical Engineering, KAIST) ,  심현철 (Electrical Engineering, KAIST)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. ...

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참고문헌 (12)

  1. R. Philippsen, L. Sentis, and O. Khatib, "An open source extensible software package to create whole-body compliant skills in personal mobile manipulators," 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, San Francisco, CA, USA, 2011, DOI: 10.1109/IROS.2011.6095163. 

  2. Z. Fan, C. Li, Y. Wang, L. Zhao, L. Yao, G. Zhu, Z. Li, H. Xie, and Y. Xiao, "3D Mapping of Multi-floor Buildings Based on Sensor Fusion," 2017 International Conference on Industrial Informatics - Computing Technology, Intelligent Technology, Industrial Information Integration (ICIICII), Wuhan, China, 2017, DOI: 10.1109/ICIICII.2017.10. 

  3. X. Wei, J. Lv, J. Sun, and S. Pu, "Ground-SLAM: Ground Constrained LiDAR SLAM for Structured Multi-Floor Environments," arXiv:2103.03713, 2021, DOI: arXiv:2103.03713v1. 

  4. K. S. Kim, S. Lee, and K. Huang, "A scalable deep neural network architecture for multi-building and multi-floor indoor localization based on Wi-Fi fingerprinting," Big Data Analytics, vol. 3, no. 4, 2018, DOI: 10.1186/s41044-018-0031-2. 

  5. Y. Li, Z. Gao, Z. He, P. Zhang, R. Chen, and N. El-Sheimy, "Multi-sensor multi-floor 3D localization with robust floor detection," IEEE Access, vol. 6, 2018, DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2883869. 

  6. Q. Zhang, M. Wang, and Y. Yue, "Robust Semantic Map Matching Algorithm Based on Probabilistic Registration Model," 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021, DOI: 10.1109/ICRA48506.2021.9561176. 

  7. Y. Yue, C. Zhao, Z. Wu, C. Yang, Y. Wang, and D. Wang, "Collaborative semantic understanding and mapping framework for autonomous systems," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 26, no. 2, 2020, DOI: 10.1109/TMECH.2020.3015054. 

  8. J. Zhang and S. Sanjiv, "LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time," Robotics: Science and Systems, vol. 2, no. 9, 2014, [Online], https://www.ri.cmu.edu/pub_files/2014/7/Ji_LidarMapping_RSS2014_v8.pdf. 

  9. T. Shan and B. Englot, "Lego-loam: Lightweight and ground-optimized lidar odometry and mapping on variable terrain," 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018, DOI: 10.1109/IROS.2018.8594299. 

  10. P. Biber and W. Strasser, "The normal distributions transform: A new approach to laser scan matching," 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2003)(Cat. No. 03CH37453), Las Vegas, NV, USA, 2003, DOI: 10.1109/IROS.2003.1249285. 

  11. C. Ulas and H. Temeltas, "3D multi-layered normal distribution transform for fast and long range scan matching," Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 71, 2013, DOI: 10.1007/s10846-012-9780-8. 

  12. D. Lee, G. Kang, B. Kim, and D. H. Shim, "Assistive Delivery Robot Application for Real-World Postal Services," IEEE Access, vol. 9, 2021, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3120618. 

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