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비전 기반 청소로봇 시스템에 적합한 로봇의 이동 추적 방법
A Robust Localization and Orientation Method for Vacuum Robot Generating a Vision System 원문보기

한국정보과학회 07 종합학술대회논문집(C), 2007 June 25, 2007년, pp.482 - 487  

정문석 (세종대학교 지능형 미디어 연구실) ,  윤비에탕 (세종대학교 지능형 미디어 연구실) ,  이준배 (세종대학교 지능형 미디어 연구실) ,  최호철 (세종대학교 지능형 미디어 연구실) ,  백성욱 (세종대학교 지능형 미디어 연구실)

초록
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실내의 완벽 주행이 주요 목적인 청소로봇은 자기 위치를 인식 할 수 있어야한다. 자기 위치를 제대로 인식하지 못하게 된다면 청소할 방을 모두 돌지 못하고 방 청소를 마치게 된다. 청소로봇이 상용화 되기 위해서는 저렴한 가격의 보드를 선호한다. 이것은 현재 나온 복잡한 계산을 요구하는 알고리즘을 사용하지 못하거나 사용하여도 속도가 느린 문제를 가진다. 영상 프레임 처리 속도가 느릴 경우 처리되는 동안 로봇이 움직이지 못하여 부드러운 움직임을 불가능하게 한다. 본 논문은 저사양의 하드웨어에서 자기 인식을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 자기 인식을 하기 위해 처리 되어야 하는 전처리 과정전처리를 거친 데이터를 이용하여 자기 위치를 인식하도록 이동거리와 회전각을 계산하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법들을 이용하여 실제 이동 값과 비교, 분석한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 가정에서의 사용이 목적인 로봇으로는 경비로봇, 애완동물 로봇, 청소로봇 등이 있고 이 중 몇몇 제품은 시판되고 있으며 다른 제품들도 곧 시판될 예정이다. 각각의 로봇 연구의 주된 목적으로 경비 로봇은 경비해야 할 물체의 상태를 확인하며 물체의 상태가 정상적이지 않을 경우 경고음을 내는 등의 처리를 할 수 있도록 하며 애완로봇의 경우 이동의 제약 해결 보다는 음성인식을 통하여 명령을 받아 해당 명령을 해결 할 수 있도록 하는 것이다. 로봇 제품 중 킬러 제품으로 통하는 청소로봇의 경우 장애물에 상관없이 어떤 방이든 방 공간 전체를 완벽하게 이동 할 수 있도록 해야 한다.
  • 하지만 이러한 방법들은 고성능의 PC에서는 원활히 돌아가지만 저성능의 CPU와 카메라를 사용하는 임베디드 환경에서는 속도와 정확도에서 어려움을 가진다. 본 연구는 하드웨어 성능이 낮은 환경에서 자기 위치를 빠르게 하는 방법에 중점을 두었다.
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