초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
ㅇ 최종 목표
i) 저가 depth 카메라를 통해 거대규모 동적 환경을 복원하는 SLAM 시스템 연구개발
ii) GPU를 사용한 8진트리지도 성능개선
iii) 자율주행 로봇을 위한 인공지능 경로계획법 연구
ㅇ 전체 내용
본 연구과제의 최종 목표는 자율 주행로봇에 장착된 저가의 영상 센서인 depth 카메라 또는 stereo 카메라를 이용하여 거대 규모의 공간 및 동적인 환경을 복원하는 SLAM시스템을 연구 개발하고 완성된 SLAM 기술을 이용하여 로봇의 모션플래닝(주행

□ 연구개발 목표 및 내용
ㅇ 최종 목표
i) 저가 depth 카메라를 통해 거대규모 동적 환경을 복원하는 SLAM 시스템 연구개발
ii) GPU를 사용한 8진트리지도 성능개선
iii) 자율주행 로봇을 위한 인공지능 경로계획법 연구
ㅇ 전체 내용
본 연구과제의 최종 목표는 자율 주행로봇에 장착된 저가의 영상 센서인 depth 카메라 또는 stereo 카메라를 이용하여 거대 규모의 공간 및 동적인 환경을 복원하는 SLAM시스템을 연구 개발하고 완성된 SLAM 기술을 이용하여 로봇의 모션플래닝(주행 모션 또는 바디 모션)등에 적용하는 것임. 이를 위하여 움직이는 환경에서도 위치 인식 및 지도 작성이 가능한 SLAM 시스템과 함께 지도를 효율적으로 저장할 DD octomap이라는 새로운 지도 표현 방식을 제안함. 이는 집안의 작은 공간으로부터 수십 킬로미터에 이르는 공간을 동적 환경 속에서도 빠르고 효율적으로 지도를 표현할 수 있는 기술임
ㅇ 1차년
• 목표 : depth카메라와 GPU를 이용한 대규모 공간을 복원하는 SLAM 기술 개발
• 내용 : 1차년도의 연구의 목표는 대규모의 공간을 실시간으로 복원할 수 있는 알고리즘 개발이며, TUM benchmark 및 다수의 실내 데이터를 통하여 알고리즘의 강인함과 정확도를 정량적으로 분석하며, 기존에 발표된 우수한 기법들과 비교하는 실험을 수행
ㅇ 2차년
• 목표 : 8진 트리를 활용한 고정밀 동적 3차원 공간 표현법 연구
• 내용 : 기존의 octomap보다 속도 및 메모리 활용 측면에서 더욱 개선된 새로운 형식의 octree 기반 지도 표현/저장 방식에 대하여 연구함
ㅇ 3차년
• 목표 : 거대 규모 데이터 취득 및 자율 주행 로봇 응용
• 내용 : 다수의 실 환경 거대규모 데이터를 취득하고 로봇 모션 플래닝 대한 연구를 추가로 진행하여 이전에 개발된 SLAM을 자율주행로봇에 응용하는 연구를 수행함

□ 연구개발성과
본 과제를 통하여 총 2편의 SCI(E) 저널을 게재하였고, 1편의 최우수 국제학술대회에 참가하였음. 1건의 국내 특허 출원 및 1건의 해외 특허 (PCT 출원) 성과를 내었고, 1건의 SW 지적 재산권 등록을 이루었음.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
연구개발한 SLAM SW 및 자율주행 경로계획 기법을 다듬고, 필요할 경우 오픈소스화하여 다른 해외 연구자들에 기여를 하고, 후속 연구를 수행하는데 seed 기술로 활용.

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 9
• 1) 연구수행 결과 ... 9
• 2) 목표 달성 수준 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 10
• 5. 연구개발성과 및 활용계획 ... 10
• 1) 연구성과 ... 10
• 2) 연구성과 활용계획 ... 11
• 6. 참고문헌 ... 11
• 끝페이지 ... 11