2D LiDAR 기반 이동 로봇의 고도 지도 작성 방법에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

비정형 지형에서 이동 로봇의 자율주행을 위해서는 주변 환경의 고도 변화를 실시간으로 인식하는 것이 필수적이다. 기존 연구들은 주로 고가의 3D LiDAR나 RGB-D 카메라를 사용하여 정밀한 지형 정보를 획득하였으나, 이러한 접근법은 센서 비용과 연산 자원 측면에서 저비용 이동 로봇 플랫폼에 적용하기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 기울여 설치한 2D LiDAR와 GNSS-IMU 센서 융합 기반 위치추정을 결합하여 비정형 지형에서의 고도 지도를 생성하는 경량화된 프레임워크를 제안한다. 제안된 시스템은 확장 칼만 필터를 이용하여 GNSS와 IMU 데이터를 융합함으로써 로봇의 위치와 자세를 실시간으로 추정하고, 기울여 설치된 2D LiDAR의 거리 측정값을 추정된 자세와 결합하여 전역 좌표계에서의 3차원 점군을 생성한다. 또한 슬라이딩 윈도우 기반 주성분 분석을 통해 점군을 수직점과 수평점으로 분류하고, 수평점 기반 저고도 표면 대역 추정을 통해 지면과 구조물을 구분한다. 고도 지도 갱신에는 측정 잡음과 자세 추정 오차를 반영한 점 공분산을 가중치로 활용하는 칼만 필터 기반 방식을 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 구조화된 시험장 환경과 교내 비정형 지형에서 실험을 수행하였으며 최대값 기반 방법, 기본 칼만 필터 방법, 그리고 이중 레이어 기반 고도 지도 작성 방법을 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안된 이중 레이어 기반 방법이 평균 RMSE 0.0293 m, 고오차 영역 비율 10.4%로 비교 방법들 대비 가장 우수한 성능을 달성함으로써 지면과 구조물의 고도를 효과적으로 분리하여 표현할 수 있음을 확인하였으며, 저비용 센서 조합만으로도 실시간 고도 지도 생성이 가능함을 검증하였다. 본 연구는 고가의 3D 센서 없이도 비정형 지형에서의 안정적인 지형 인식이 가능한 경량화된 시스템의 기반을 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 관련 연구 2
• 1.2.1 위치 추정 기술 2
• 1.2.1.1 확장 칼만 필터 기반 위치 추정 3
• 1.2.1.2 입자 필터 기반 위치 추정 4
• 1.2.1.3 요인 그래프 기반 위치 추정 4
• 1.2.2 환경 지도 표현 방식 5
• 1.2.2.1 점유 격자 지도 2D 5
• 1.2.2.2 고도 지도 2.5D 6
• 1.2.2.3 점유 지도 3D 6
• 1.2.3 환경 인지 센서 구성에 따른 지도 작성 7
• 1.2.3.1 수평으로 장착된 기반 지도 작성 2D LiDAR 7
• 1.2.3.2 기계적 구동 기반 지도 작성 2D LiDAR 8
• 1.2.3.3 기반 지도 작성 3D LiDAR 8
• 1.3 연구 목표 및 기여 10
• Ⅱ. 연구 방법 12
• 2.1 전체 시스템 개요 12
• 2.2 로봇 상태 추정 13
• 2.2.1 좌표계 정의 13
• 2.2.2 확장 칼만 필터 기반 상태 추정 14
• 2.2.2.1 상태 정의 및 모델 14
• 2.2.2.2 예측 단계 15
• 2.2.2.3 보정 단계 16
• 2.2.3 좌표계 변환 행렬 추출 17
• 2.3 스캔 전처리 2D LiDAR 18
• 2.3.1 스캔 기반 점군 생성 2D LiDAR 19
• 2.3.2 점 공분산 추정 20
• 2.3.2.1 측정 공분산 전파 LiDAR 20
• 2.3.2.2 자세 추정 공분산 전파 21
• 2.3.2.3 최종 공분산 산출 22
• 2.3.3 기하학적 점군 분류 23
• 2.3.3.1 점군 분류 접근법과 단층 스캔 방식의 제약 23
• 2.3.3.2 주성분 분석을 통한 수평 및 수직 방향점 분류 26
• 2.3.3.3 패치 기반 지면 대역 추정 28
• 2.4 고도 지도 작성 30
• 2.4.1 고도 지도 정의 30
• 2.4.2 방법１ : 최대값 기반 고도 지도 작성 32
• 2.4.3 방법２ : 칼만 필터 기반 고도 지도 작성 34
• 2.4.4 방법３ : 이중 레이어 기반 고도 지도 작성 36
• 2.4.4.1 하부 레이어 갱신 : 지면 점 기반 고도 추정 36
• 2.4.4.2 상부 레이어 갱신 : 비지면 점 기반 고도 추정 37
• 2.4.4.3 최종 고도 결정 레이어 선택 기반 고도 표현 38
• Ⅲ. 실험 및 결과 40
• 3.1 하드웨어 구성 40
• 3.1.1 시스템 구성 40
• 3.1.2 이동 로봇 플랫폼 41
• 3.1.3 센서 시스템 42
• 3.1.3.1 2D LiDAR 42
• 3.1.3.2 IMU 43
• 3.1.3.3 GNSS 44
• 3.1.4 연산 및 통신 시스템 45
• 3.1.4.1 임베디드 컴퓨팅 모듈 45
• 3.1.4.2 통신 인터페이스 46
• 3.1.5 하드웨어 통합 구성 47
• 3.2 실험 구성 및 평가 48
• 3.2.1 실험 파라미터 설정 48
• 3.2.1.1 공통 파라미터 49
• 3.2.1.2 기하학적 점 분류 파라미터 50
• 3.2.1.3 고도 지도 작성 파라미터 52
• 3.2.2 실험１: 정량적 성능 검증을 위한 통제 환경 53
• 3.2.2.1 실험 환경 구성 및 절차 53
• 3.2.2.2 실험 결과 및 분석 56
• 3.2.3 실험２: 적용성 평가를 위한 복합 지형 환경 64
• 3.2.3.1 실험 환경 구성 및 절차 64
• 3.2.3.2 실험 결과 및 분석 66
• Ⅳ. 결론 72
• 4.1 요약 72
• 4.2 논의 73
• 4.3 향후 연구 74
• 참고문헌 75
• Abstract 80