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거리 측정 센서와 단일 비전 시스템을 이용한 자율 주행
서강래(Ghang-Lae Seo),강근택(Geuntaek Kang),이원창(Wonchang Lee) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2
이동 로봇이 급속도로 발달하고 있는 가운데 미지의 환경에서의 경로제어를 위한 위치추정은 여전히 큰 관심사가 아닐 수 없다. 거리측정센서를 이용한 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)시스템은 정밀도가 떨어지고 스테레오 비전을 사용한 Vision Based SLAM의 경우는 많은 연산으로 인해 고사양의 시스템을 요구하므로 본 논문에서는 적은 메모리를 사용하는 단일 카메라의 영상과 거리 측정 센서인 IR 센서, 그리고 스텝 모터의 스텝수를 이용한 odometry 보정방식을 혼합하여 로봇의 위치를 추정하였다. 또한 장애물과 목적지의 정확한 구분을 위하여 SIFT(scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 적용시켰다. 맵의 구성을 2차원으로 하여 연산이 줄어들므로 실시간성이 향상되었고 Vision Based SLAM의 높은 사양을 대처하였다. Due to the rapid development of mobile robots the location estimation in the unknown environment for path tracking has been a core technology in robot navigation system. SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) system with distance measurement sensor has low precision and stereo vision based SLAM requires high-end computing systems. In order to overcome these drawbacks we propose a new localization system with single camera, IR sensors, and odometry correction method. In addition we used SIFT(scale Invariant Feature Transform) algorithm to distinguish the destination and the obstacles as exactly as possible. and the destination of the exact distinction SIFT (scale Invariant Feature Transform) algorithm was applied. Configuration of two-dimensional map requires less operation time, improves real-time processing and can replace the vision based SLAM to some extent.
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