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      실내형 이동로봇을 위한 레이저 스캐너를 이용한 위치 인식과 장애물 추적

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      https://www.riss.kr/link?id=A82624826

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
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      본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미...

      본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      This paper presents the method for location estimation with obstacle tracking method. A laser scanner is used to implement the system, and we assume that the map information is known. We matches the measurement of the laser scanner to estimate the location of the robot by using sequential monte carlo (SMC) method. After estimating the robot's location, the pose of obstacles are detected and tracked, hence, we can predict the collision risk of them. Finally, we present the experiment results to verify the proposed method.
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      This paper presents the method for location estimation with obstacle tracking method. A laser scanner is used to implement the system, and we assume that the map information is known. We matches the measurement of the laser scanner to estimate the loc...

      This paper presents the method for location estimation with obstacle tracking method. A laser scanner is used to implement the system, and we assume that the map information is known. We matches the measurement of the laser scanner to estimate the location of the robot by using sequential monte carlo (SMC) method. After estimating the robot's location, the pose of obstacles are detected and tracked, hence, we can predict the collision risk of them. Finally, we present the experiment results to verify the proposed method.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. SMC방법과 JPDA 필터
      • 3. URG-04LX 레이저스캐너
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. SMC방법과 JPDA 필터
      • 3. URG-04LX 레이저스캐너
      • 4. 레이저스캐너를 이용한 위치인식과 장애물 추적
      • 5. 실험 및 결과 고찰
      • 6. 결론
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 최배훈, "실내형 이동로봇을 위한 적외선 센서를 이용한 위치인식과 레이저 스캐너를 이용한 장애물 인식" 21 (21): 51-52, 2011

      2 T. E. Fortmann, "Sonar Tracking of Multiple Targets Using Joint Probabilistic Data Association" 8 (8): 173-184, 1983

      3 Labayrade, R., "Real time obstacle detection in stereovision on non flat road geometry through "v-disparity" representation" 646-651, 2002

      4 Bahl, P., "RADAR: an in-building RF-based user location and tracking system" 775-784, 2000

      5 Hancock, J., "Laser intensity-based obstacle detection" 1541-1546, 1998

      6 D. B. Reid, "An algorithm for tracking multiple targets" 24 (24): 843-854, 1979

      7 M. S. Arulampalam, "A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-gaussian bayesian tracking" 50 (50): 174-188, 2002

      8 정우진, "A Reliable Position Estimation Method of the Service Robot by Map Matching" 2830-2835, 2003

      1 최배훈, "실내형 이동로봇을 위한 적외선 센서를 이용한 위치인식과 레이저 스캐너를 이용한 장애물 인식" 21 (21): 51-52, 2011

      2 T. E. Fortmann, "Sonar Tracking of Multiple Targets Using Joint Probabilistic Data Association" 8 (8): 173-184, 1983

      3 Labayrade, R., "Real time obstacle detection in stereovision on non flat road geometry through "v-disparity" representation" 646-651, 2002

      4 Bahl, P., "RADAR: an in-building RF-based user location and tracking system" 775-784, 2000

      5 Hancock, J., "Laser intensity-based obstacle detection" 1541-1546, 1998

      6 D. B. Reid, "An algorithm for tracking multiple targets" 24 (24): 843-854, 1979

      7 M. S. Arulampalam, "A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-gaussian bayesian tracking" 50 (50): 174-188, 2002

      8 정우진, "A Reliable Position Estimation Method of the Service Robot by Map Matching" 2830-2835, 2003

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      2020-01-01 평가 등재학술지 선정 (재인증) KCI등재
      2019-12-01 평가 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
      2016-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-12-01 평가 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
      외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
      영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.62 0.62 0.63
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.49 0.866 0.2
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