$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

지도 생성과 위치 인식을 적용한 가정용 청소로봇의 경로 탐색 기법
Path Planning Method of Home Vacuum Robot with Mapping and Localization 원문보기

한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C), 2010 June 30, 2010년, pp.358 - 363  

양시현 (건국대학교 컴퓨터공학부) ,  이정현 (건국대학교 컴퓨터공학부) ,  정덕원 (건국대학교 컴퓨터공학부) ,  민덕기 (건국대학교 컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서 목표로 하는 것은 레이저 스캐너나 고해상도의 카메라와 같이 영역을 다르는 센서가 아닌 기존 청소로봇에 사용되는 범퍼 센서를 기반으로 Mapping과 Localization을 수행하는데 있다. 이러한 방식의 장점은 적은 양의 데이터를 가지고 Mapping과 Localization을 할 수 있다는 점에 있으면서도 동일한 이유로 적은 양의 데이터 때문에 Mapping상에서 에러나 노이즈가 심하여 정확도가 상당히 멀어진다는 단점이기도 하다.
  • Neato 사의 청소로봇의 경우 상부에 장착된 360°의 모든 방향을 레이저로 스캔하여 장애물을 측정하고 Mapping을 수행하도록 되어 있으며, 이 로봇은 그림 4의 동선에서 볼 수 있는 것처럼 사람이 청소하는 것과 유사하게 청소가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 동선에서 착안하여 청소로봇의 이동 경로에서 발생하는 범퍼 센서를 통한 데이터들을 활용하여 가상의 지도를 만들고 최적의 청소 경로를 탐색하는 기법을 다루고자 한다.
  • 가정환경을 대상으로 하는 진공 청소 목적의 로봇들이 대중화되고 있는데 비하여 실제 사용되는 알고리즘은 현실 세계의 정보를 적합하게 사용하지 않고 그저 장애물을 피해가면서 복잡한 동선을 그려 청소 영역을 무작위에 가깝게 돌아다니는데 한계를 두고 있다. 이러한 방식 보다는 본 논문에서는 대부분의 청소로봇이 가지고 있는 범퍼 센서를 기초로 하여 현실 세계를 가상으로 Mapping하고 로봇이 자신의 위치가 어디인지 추측하도록 하는 Localization을 가능하도록 하는 기법을 제시하고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사람이 진공청소기로 청소하는 것처럼 청소로봇이 유사하게 작동하기 위해서 무엇을 고려해야 하는가? 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다.
기존 청소로봇에 사용되는 범퍼 센서를 기반으로 Mapping과 Localization을 수행하는 방식의 장점은? 본 논문에서 목표로 하는 것은 레이저 스캐너나 고해상도의 카메라와 같이 영역을 다르는 센서가 아닌 기존 청소로봇에 사용되는 범퍼 센서를 기반으로 Mapping과 Localization을 수행하는데 있다. 이러한 방식의 장점은 적은 양의 데이터를 가지고 Mapping과 Localization을 할 수 있다는 점에 있으면서도 동일한 이유로 적은 양의 데이터 때문에 Mapping상에서 에러나 노이즈가 심하여 정확도가 상당히 멀어진다는 단점이기도 하다. 이렇게 복합적인 장단점에도 불구하고 범퍼 센서를 기반으로 Mapping과 Localization을 수행하고자 하는 것은 기존의 많은 청소로봇들이 가지고 있던 청소 경로 알고리즘들이 장애물 회피를 기본으로 청소영역을 넓히는 것으로 제한적인 목표를 두고 있기 때문이다.
목표로 하고 있는 청소로봇의 경로 탐색 기법은 무엇인가? 본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로