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      일반 그래프 최적화를 활용한 그래프 기반 SLAM 구현 = The Implementation of Graph-based SLAM Using General Graph Optimization

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      https://www.riss.kr/link?id=A106336177

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드는 시간에 따른 로봇의 위치를 나타내며, 엣지는 노드들 사이의 구속 조건을 나타낸다. 구속 조건은 센서에 의한 측정값에 의해 결정된다. 일반 그래프 최적화는 구속 조건에 의해 결정되는 성능지표를 최적화하여 SLAM 문제를 해결한다. 실현된 일반 그래프 최적화 방법을 SLAM 방법의 성능 시험용으로 공개된 실험 데이터를 사용하여 검증하였다.
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      본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드...

      본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드는 시간에 따른 로봇의 위치를 나타내며, 엣지는 노드들 사이의 구속 조건을 나타낸다. 구속 조건은 센서에 의한 측정값에 의해 결정된다. 일반 그래프 최적화는 구속 조건에 의해 결정되는 성능지표를 최적화하여 SLAM 문제를 해결한다. 실현된 일반 그래프 최적화 방법을 SLAM 방법의 성능 시험용으로 공개된 실험 데이터를 사용하여 검증하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper describes an implementation of a graph-based simultaneous localization and mapping(SLAM) method called the General Graph Optimization. The General Graph Optimization formulates the SLAM problem using nodes and edges. The nodes represent the location and attitude of a robot in time sequence, and the edge between the nodes depict the constraint between the nodes. The constraints are imposed by sensor measurements. The General Graph Optimization solves the problem by optimizing the performance index determined by the constraints. The implementation is verified using the measurement data sets which are open for test of various SLAM methods.
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      This paper describes an implementation of a graph-based simultaneous localization and mapping(SLAM) method called the General Graph Optimization. The General Graph Optimization formulates the SLAM problem using nodes and edges. The nodes represent the...

      This paper describes an implementation of a graph-based simultaneous localization and mapping(SLAM) method called the General Graph Optimization. The General Graph Optimization formulates the SLAM problem using nodes and edges. The nodes represent the location and attitude of a robot in time sequence, and the edge between the nodes depict the constraint between the nodes. The constraints are imposed by sensor measurements. The General Graph Optimization solves the problem by optimizing the performance index determined by the constraints. The implementation is verified using the measurement data sets which are open for test of various SLAM methods.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 그래프 기반 SLAM Ⅲ. 일반 그래프 최적화 Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과 Ⅴ. 결 론
      • Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 그래프 기반 SLAM Ⅲ. 일반 그래프 최적화 Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과 Ⅴ. 결 론
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      참고문헌 (Reference)

      1 김태균, "파티클 필터 방법을 이용한 특징점과 로봇 위치의 동시 추정" 한국지능시스템학회 22 (22): 353-360, 2012

      2 도정찬, "주차장 관리를 위한 ROS 기반 자율주행 이동로봇의 원격 제어 및 Visual SLAM에 관한 연구" 제어·로봇·시스템학회 24 (24): 1088-1093, 2018

      3 허영진, "이동로봇을 위한 Sonar Salient 형상과 선 형상을 이용한 EKF 기반의 SLAM" 한국정밀공학회 28 (28): 1174-1180, 2011

      4 모세현, "이동 로봇의 강인한 위치 추정을 통한 실내 SLAM" 제어·로봇·시스템학회 22 (22): 301-306, 2016

      5 송경섭, "무향 칼만 필터를 이용한 무인 운송체의 자세 추정" 한국전자통신학회 14 (14): 265-273, 2019

      6 김태윤, "등간격 사각 배열 안테나를 적용한 캐스케이드 도래각 추정" 한국전자통신학회 13 (13): 923-930, 2018

      7 M. Kaess, "iSAM : Incremental Smoothing and Mapping" 24 (24): 1365-1378, 2008

      8 R. Kümmerle, "g2o: A General Framework for graph optimization" 3607-3613, 2011

      9 S. Thrun, "The graph SLAM algorithm with applications to large-scale mapping of urban structures" 25 (25): 2006

      10 G. Grisetti, "Nonlinear Constraint Network Optimization for Efficient Map Learning" 10 (10): 428-439, 2009

      1 김태균, "파티클 필터 방법을 이용한 특징점과 로봇 위치의 동시 추정" 한국지능시스템학회 22 (22): 353-360, 2012

      2 도정찬, "주차장 관리를 위한 ROS 기반 자율주행 이동로봇의 원격 제어 및 Visual SLAM에 관한 연구" 제어·로봇·시스템학회 24 (24): 1088-1093, 2018

      3 허영진, "이동로봇을 위한 Sonar Salient 형상과 선 형상을 이용한 EKF 기반의 SLAM" 한국정밀공학회 28 (28): 1174-1180, 2011

      4 모세현, "이동 로봇의 강인한 위치 추정을 통한 실내 SLAM" 제어·로봇·시스템학회 22 (22): 301-306, 2016

      5 송경섭, "무향 칼만 필터를 이용한 무인 운송체의 자세 추정" 한국전자통신학회 14 (14): 265-273, 2019

      6 김태윤, "등간격 사각 배열 안테나를 적용한 캐스케이드 도래각 추정" 한국전자통신학회 13 (13): 923-930, 2018

      7 M. Kaess, "iSAM : Incremental Smoothing and Mapping" 24 (24): 1365-1378, 2008

      8 R. Kümmerle, "g2o: A General Framework for graph optimization" 3607-3613, 2011

      9 S. Thrun, "The graph SLAM algorithm with applications to large-scale mapping of urban structures" 25 (25): 2006

      10 G. Grisetti, "Nonlinear Constraint Network Optimization for Efficient Map Learning" 10 (10): 428-439, 2009

      11 A. Barrau, "An EKF-SLAM algorithm with consistency properties"

      12 G. Grisetti, "A tutorial on graph-based SLAM" 2 (2): 31-43, 2011

      13 이승은, "2차원 레이저 거리계를 이용한 수직/수평 다각평면 기반의 위치인식 및 3차원 지도제작" 제어·로봇·시스템학회 20 (20): 1153-1163, 2014

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      2013-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
      2012-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2009-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      2007-08-27 학회명변경 한글명 : 학국전자통신학회 -> 한국전자통신학회
      영문명 : The Korea Insitute of Electronic Communication Sciences -> The Korea Institute of Electronic Communication Sciences
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.89 0.89 0.79
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.77 0.76 0.698 0.27
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