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      인명 탐색을 위한 다중 로봇 시스템의 SLAM 기반 정보 탐조등 구조에 관한 연구 = A Study on SLAM based Informational Searchlight Structure of Multi-Robot System for Searching Human Victims

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      https://www.riss.kr/link?id=T14035631

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      This paper proposed SLAM based informational searchlight structure of multi-robot system for searching human victims. Th purpose of the study is to minimize the damage like human victimcs using intelligent robots from the disaster environment, such as gas leak or toxicant effusion in large buildings or underground.
      The informational searchlight structure is composed of a informational searchlight robot to perform the building the map of the surroundings and a task robots to perform the searching human victims and other tasks like overcoming obstacles. The informational searchlight robot can acquired the robot positions in building map using SLAM, initial situation information, found victimcs location information, searching candidate regions information, etc, for operators and firefighters used to rescue human victims in remote central control center.
      For verifying the feasibility of the proposed method, the experiment was carried out in the dark indoor with assuming diaster environment. The informational searchlight robot builds the map using the FastSLAM from the LIDAR sensor data attached to the robot. Next, searching candidate regions will be selected in the result map with searching the regions of task robots. IR image used obtaining searching the human victims. It recognized the human victims using image processing on the acquired IR image.
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      This paper proposed SLAM based informational searchlight structure of multi-robot system for searching human victims. Th purpose of the study is to minimize the damage like human victimcs using intelligent robots from the disaster environment, such as...

      This paper proposed SLAM based informational searchlight structure of multi-robot system for searching human victims. Th purpose of the study is to minimize the damage like human victimcs using intelligent robots from the disaster environment, such as gas leak or toxicant effusion in large buildings or underground.
      The informational searchlight structure is composed of a informational searchlight robot to perform the building the map of the surroundings and a task robots to perform the searching human victims and other tasks like overcoming obstacles. The informational searchlight robot can acquired the robot positions in building map using SLAM, initial situation information, found victimcs location information, searching candidate regions information, etc, for operators and firefighters used to rescue human victims in remote central control center.
      For verifying the feasibility of the proposed method, the experiment was carried out in the dark indoor with assuming diaster environment. The informational searchlight robot builds the map using the FastSLAM from the LIDAR sensor data attached to the robot. Next, searching candidate regions will be selected in the result map with searching the regions of task robots. IR image used obtaining searching the human victims. It recognized the human victims using image processing on the acquired IR image.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론 3
      • 1.1 다개체 로봇 연구의 배경 및 현황 3
      • 1.2 연구의 목적 7
      • 1.3 본 논문의 구성 12
      • 2. SLAM 이론 13
      • 1. 서론 3
      • 1.1 다개체 로봇 연구의 배경 및 현황 3
      • 1.2 연구의 목적 7
      • 1.3 본 논문의 구성 12
      • 2. SLAM 이론 13
      • 2.1 SLAM 방법론들 14
      • 2.2 FastSLAM 16
      • 3. 다개체 로봇의 통신 방식 22
      • 3.1 ROS의 구조 22
      • 3.2 ROS의 메시지 통신 24
      • 4. SLAM 기반 정보탐조등 구조의 다개체 시스템 25
      • 4.1 정보탐조등 구조 26
      • 4.2 인명 탐색의 재귀적 과정 30
      • 4.3 정보탐조등 로봇의 동적 작업공간 33
      • 4.4 IR 영상 기반 인명 인식 방법 38
      • 4.5 다개체 로봇의 요소 40
      • 4.5.1 정보탐조등 로봇 및 센서 40
      • 4.5.2 작업 로봇 43
      • 5. SLAM 기반 정보탐조등 구조의 다개체 시스템의 인명 탐색 실험 45
      • 5.1 실험 환경 45
      • 5.2 정보탐조등 시스템의 정보의 흐름 46
      • 5.3 정보탐조등 로봇의 SLAM 실험 및 분석 48
      • 5.3.1 정보탐조등 로봇의 경로 정확도 분석 48
      • 5.3.2 작성된 지도 및 탐색 영역 분류 50
      • 5.4 인명 탐색 실험 53
      • 5.4.1 3D 점군 기반 동적 작업공간 53
      • 5.4.2 인명 탐색 실험 분석 56
      • 5.4.3 IR영상 기반 인명 인식 실험 58
      • 6. 결론 63
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