• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.55-60
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• 2011

이동로봇의 동시 위치인식 및 지도작성 (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM) 에서 가장 기본이 되는 알고리즘은 확장 칼만 필터 SLAM(Extended Kalman Filter SLAM, EKF-SLAM)이다. 하지만 칼만 필터를 사용할 때, 시스템 설계자는 외부 입력에 대한 시스템적 특성과 외부 노이즈의 확률적 모델을 알고 있어야 하나, 실제 환경에서는 이를 정확히 파악할 수 없는 한계가 있다. 이에, 칼만 필터를 불확실성이 심한 실제 환경에 적용할 경우 내부 변수의 변화에 민감하게 반응하거나, 필터의 수학적 일관성이 지켜지지 않거나 또는 부정확한 상태 변수값을 추정하기도 한다. 이에 비해 $H_{\infty}$ 필터는 외부 모델에 대한 상세한 정보가 없을지라도 강인하게 상태를 예측할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 $H_{\infty}$ 필터의 특성이 이용로봇의 SLAM 알고리즘의 성능 향상에 도움이 될 것이라는 아이디어에 착안하여 $H_{\infty}$ 필터에 가번한 SLAM 알고리즘을 제안하고 이를 모의 실험에 적용해 보았다. 이를 통해 불확실성이 큰 환경에서는 제안된 알고리즘이 기존의 EKF-SLAM에 비해 다소 우수한 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.381-387
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• 2009

본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.61-69
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• 2010

로봇이 동작하는 환경을 완벽하게 커버리지 하기 위해서는 전체환경 지도를 가지고 있어야 한다. 그러나 대부분의 기존 커버리지 알고리즘은 로봇이 동작하기 전 사전에 생성된 지도가 있어야 동작 한다. 이런 이유로 기존의 커버리지 알고리즘은 미지의 환경에 바로 적용할 수 없는 문제를 가지고 있다. 미지의 환경에서 로봇이 모든 영역을 커버리지 하기위해서는 로봇스스로 환경 지도를 생성할 수 있어야한다. 본 논문에서는 SLAM 알고리즘을 통합하여 미지의 환경에서 로봇이 환경 지도를 생성하며 생성된 지도를 기반으로 커버리지를 수행하는 DmaxCoverage 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해서 DmaxCoverage 알고리즘이 기존의 커버리지 알고리즘에 비해서 효율적임을 증명하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.588-593
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• 2017

본 논문에서는 자율주행차량에서 사용되는 고가의 다채널 라이다(LiDAR) 센서를 다수의 저가 소채널 라이다들로 대체하여 사용하는 경우에 다수의 라이다들을 하나의 라이다로 가상화하는 드라이버를 제안한다. 이를 통해 로봇 분야에서 하나의 물리 라이다를 가정하여 개발된 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘들은 수정 없이 사용될 수 있다. 본 논문은 제안하는 드라이버를 로봇운영체제 ROS(Robot Operating System) 상에서 구현하고 SLAM 알고리즘과 함께 평가하였다. 평가 결과, 제안한 드라이버는 3차원 점지도의 점밀도를 제어하는 필터와 함께 기존 알고리즘의 수정 없이 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.289-290
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• 2020

본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1437-1443
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• 2009

본 논문에서는 초음파와 전자나침반, 엔코더, 자이로센서를 복합적으로 구성하여 로봇의 SLAM 방법을 제시하였다. 일반적으로 전자 나침반과 엔코더, 자이로를 이용한 로봇의 위치측정은 작업공간에서의 상대위치만을 알 수 있다. 실제 로봇이 작업공간에서 작업을 하기 위해서는 로봇의 절대위치 정보를 알아야만 하며, 이는 SLAM으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는SLAM 구현을 위하여 로봇의 작업공간을 초음파 센서를 이용하여 구조적 맵 생성 기법을 통해 맵을 생성한 후, 이를 특정 맵으로 변환하였다. 생성된 특정 맵과 맵 매핑을 활용하여 맵 상의 절대위치를 구한다. 실험은 직접 설계 및 제작한 로봇을 이용하였고, 실험 방법은 초기 좌표를 모르는 로봇을 임의의 장소에 위치 시키고 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 로봇의 전역 좌표를 찾도록 하였다. 실험 결과, 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵 상의 절대위치를 모두 찾음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.463-468
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• 2010

미지의 영역에서 작업을 수행하고자 하는 이동로봇은 주변의 지도가 없을 뿐만 아니라 자신의 위치도 알 수 없다. 이러한 환경의 극복을 위해 가장 많이 쓰이는 방법이 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이다. SLAM 분야에서 가장 많이 쓰이는 방법은 EKF (Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM이다. 최적의 센서 융합 기법이지만 odometeric error 등을 보상하기 위해서는 복잡한 과정이 점차 증가하게 된다. 사람은 SLAM 방식을 이용하여 낯선 장소에서 마음속의 지도를 쉽게 작성하지만 로봇의 경우 SLAM을 수행하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다는 단점이 생기는 것이 다. 이러한 단점의 보완을 위하여 본 논문에서는 대칭모형 SLAM(M-SLAM)을 제안한다. M-SLAM은 대칭에 사용할 모형을 미리 정하고 센서로 받아들인 데이터를 모형과 비교하여 대칭된 모형을 맵에 적용시켜서 작업의 양을 줄이는 방법이다. M-SLAM은 적은 특징점을 이용하여 선택된 대칭 도형과의 유사성 판별을 이용하는 방법이므로 특징점이 적은 거리센서에 사용하기 적합한 특성을 가지고 있다고 할 수 있다. 특징점이 적어도 된다는 장점은 SLAM의 시간을 크게 줄여 줄수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.205-211
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• 2020

In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.487-493
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• 2012

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 주변 환경에 대한 지도 작성과 자신의 위치를 인식하는 기법으로 주행 로봇 분야에서 널리 사용되고 있다. FastSLAM(A Factored Solution to the SLAM)은 파티클 필터와 확장형 칼만 필터를 기반으로 한 대표적인 SLAM 기법중의 하나이나, 재추출 단계에서 입자들의 다양성이 상실되는 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 적합도 공유기법을 사용하여 입자들의 다양성 상실에 관한 문제를 보완하는 방법을 제시하고, 기존의 기법들과 성능을 비교 및 분석한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.557-565
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• 2015

본 논문에서는 무인 쿼드콥터의 자율 비행 제어를 위해 기반이 되는 위치 인식을 위하여 EKF-SLAM 기반 위치추정 알고리즘을 제안하고 이를 쿼드콥터의 궤적 추종 제어에 적용하여 시뮬레이션을 통해 위치 추정의 성능과 이를 통한 궤적 추종의 결과를 검증하였다. 쿼드콥터의 EKF-SLAM 기반 위치 추정을 위해 쿼드콥터 비행 동역학 모델을 수립하고 이를 기반으로 EKF-SLAM의 운동 모델 및 관측 모델을 유도하였으며 궤적 추종을 위한 쿼드콥터의 수평제어와 자세제어를 위해 PD 제어기를 적용하였다. 본 논문에서는 다양한 궤적 및 랜드마크 환경에 대해 EKF-SLAM 기반 위치 추정 성능을 시뮬레이션함으로써 EKF-SLAM을 이용한 위치 추정 기반 궤적 추종 제어의 성능을 확인하였다.