동일한 형태의 특징점을 갖는 천장 영상 이용 이동 로봇 위치추정

노성우; 고낙용; 국태용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노성우 (유프랜드) 고낙용 (조선대학교) 국태용 (성균관대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제2호

발행연도: 2016.4

수록면: 160 - 167 (8page)

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본 논문은 천장 영상 정보를 이용한 이동 로봇 위치추정 방법을 제안한다. 지도상에 천장 영상의 랜드 마크의 위치는 미리 알고 있지만, 지도상의 랜드 마크와 감지된 랜드 마크 사이의 대응관계 정보는 주어지지 않는다. 단지, 로봇의 이동 시작 단계에서 랜드 마크들에 대한 상대적인 로봇의 위치가 주어진다. 로봇의 위치 및 천장 영상에서 감지된 특징점의 ID를 찾기 위해 파티클 필터 방법을 이용한다. 제안한 방법을 천장에 동일한 형태의 원형 랜드 마크를 가진 실내 환경에서 실험하여 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 레이저 영역 센서에 의해 측정된 벽까지의 거리 또는 RF 나 초음파에 의해 측정된 비이컨까지의 거리 값에 큰 불확실성이 존재하는 물류 창고와 같은 환경에서 사용하기에 적합하다.

#이동로봇 #위치추정 #천장 영상 #동일한 랜드마크 #파티클 필터 #대응점 #Mobile Robot #Pose Estimation #Ceiling Image #Undistinguishbale Landmarks #Particle Filter #Correspondence

참고문헌 (15)

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J. Borenstein and L. Feng, “Measurement and correction of systematic odometry errors in mobile robots,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 12, No. 6, pp. 869-880, Dec. 1996.

S. I. Roumeliotis, and G. A. George, “Bayesian estimation and Kalman filtering: A unified framework for mobile robot localization,” Robotics and Automation Proceedings, Vol.3, pp.2985-2992, 2000.

S. W. Noh, “Underwater Robot Localization Method Based on Bayes Filter Using Seabed Terrain information,” Ph.D. Thesis, Chosun University, 2014.

C. H. Choi, X. Xiong and B. J. Choi, “Self-Localization of Mobile Robot Using Features on the Ceiling,” Proceedings of KIIS Fall Conference, Vol. 20, No. 2, pp 370-372, 2010.

J. S. Lee, Y. C. Lim and Y. J. Ryoo, “Vision - based Self Localization Using Ceiling Artificial Landmark for Ubiquitous Mobile Robot,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 15, No. 10, pp 560-566, 2005.

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