An efficient 3D SLAM (Simultaneous Localization and Map Building) method is developed for urban building environments using a tilted 2D LRF (Laser Range Finder), in which a 3D map is composed of perpendicular/horizontal planar polygons. While the mobile robot is moving, from the LRF scan distance data in each scan period, line segments on the scan plane are successively extracted. We propose an "expected line segment" concept for matching: to add each of these scan line segments to the most suitable line segment group for each perpendicular/horizontal planar polygon in the 3D map. After performing 2D localization to determine the pose of the mobile robot, we construct updated perpendicular/horizontal infinite planes and then determine their boundaries to obtain the perpendicular/horizontal planar polygons which constitute our 3D map. Finally, the proposed SLAM algorithm is validated via extensive simulations and experiments.
This paper represents a development of a range finder sensor module for indoor 2-D mapping and modified Hough transformation for map building. A range finder sensor module has been developed by using optic PSD (Position Sensitive Detector) sensor array at a low price. While PSD sensor is cost effective and light weighting, it has switching noise and white noise. To remove these noises, we propose a heuristic filter. For line-based map building, also we proposed advanced Hough transformation and navigation algorithm. Some experiments were illustrated for the validity of the developed system.
This paper presents an efficient method of extracting line segments from the occupancy grids in a grid map. The grid map is composed of 2-D grids that have both the occupancy and orientation probabilities using sonar sensors. We evaluate the orientation information of every grid when the occupancy probability of the grid is updated from sonar range data. To find the shape of an object in the map from orientation information, the orientations are clustered into several groups according to their values. The line segments are, then, extracted from the clusters based on Hough transform. Finally, a feature-based map is built with these line segments. The proposed method is illustrated with the results produced by sets of experiments in an indoor environment.
국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.
The purpose of this research is to design a road using digital photogrammatry method to generate DEM(digital elevation model) and digital ortho image based on GSIS which was applied to the road simulation. The example study area was the suburbs of Jeju city. To this study, 1/5,000 digital map and GSIS technique were used for optimum road design of the island based on Arc View software. Using this software we can Set an overlay map by combination of hill shade map, slope map, aspect map, and building buffer map. Based on this overlap map, we designed the best road line and along this line we performed three dimensional road simulation using Microstation CAD and Inroads road design programs. From the results, we found that the DEM and digital ortho image acquired from stereoairphoto using digital photogrammatry was satisfied for choosing the best roadline and the developed three dimensional road simulation technique using GSIS technique was very useful to estimate the reasonable road design before the real road construction works.
For Autonomous navigation of the mobile robots, the robots' capability to recognize 3D environment is necessary. In this paper, an on-line 3D map building method for autonomous mobile robots is proposed. To get range data on the environment, we use an sensor system which is composed of a structured light and a CCD camera based on optimal triangulation. The structured laser is projected as a horizontal strip on the scene. The sensor system can rotate $\pm$$30{\Circ}$ with a goniometer. Scanning the system, we get the laser strip image for the environments and update planes composing the environment by some image processing steps. From the laser strip on the captured image, we find a center point of each column, and make line segments through blobbing these center poings. Then, the planes of the environments are updated. These steps are done on-line in scanning phase. With the proposed method, we can efficiently get a 3D map about the structured environment.
For autonomous navigation of the mobile robots, the robots' capability to recognize 3D environment is necessary. In this paper, an on-line 3D map building method for autonomous mobile robots is proposed. To get range data on the environment, we use a sensor system which is composed of a structured light and a CCD camera based on optimal triangulation. The structured laser is projected as a horizontal strip on the scene. The sensor system can rotate$\pm$30$^{\circ}$ with a goniometer. Scanning the system, we get the laser strip image for the environments and update planes composing the environment by some image processing steps. From the laser strip on the captured image, we find a center point of each column, and make line segments through blobbing these center points. Then, the planes of the environments are updated. These steps are done on-line in scanning phase. With the proposed method, we can efficiently get a 3D map about the structured environment.
GIS 분야에서 다양하고 복잡한 원시 선형데이터로부터 수치지도 형태의 건물데이터를 형성하기 위한 일반화 기법 중 선형 단순화기 법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 국내의 수치지도 작성내규를 고려한 단순화기 법은 연구사례가 많지 않다. 본 연구에서는 건물 준공 시 이용되는 CAD 도면자료로부터 건물 외곽선을 추출하여 수치지도 건물데이터를 생성 또는 갱신하기 위해 방법론으로 수치지도 작성내규에 근거한 선형단순화 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위하여 Douglas-Peucker 알고리듬 등 가장 효율적이고 일반적으로 사용되는 4개의 선형 단순화기법과 본 기법을 동일한 건물 외곽선에 적용하여 수치지도 작성내규 만족도 형상유사도 절점수, 선길이, 면적에 대해 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안된 알고리듬의 경우 수치지도 내규 만족도 면에서 100%에 가까운 만족도를 보였으며 형상유사도, 절점수, 선길이, 면적의 측면에서도 다른 알고리듬들에 비해 거의 손실이 발생하지 않아 추후 건설도면을 이용한 수치지도의 갱신 시에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇이 주행 중 얻어진 격자 지도(grid map)상의 장애물 정보를 이용하여 직선 성분으로 이동로봇 주변환경을 표현한다. 격자 지도의 장애물 정보는 초음파 센서를 이용하여 얻어지므로 이동로봇과 인접한 장애물 정보만을 얻게 된다 얻어진 격자 정보를 호프변환을 이용하여 직선선분을 구축하고 완성해 간다. 논의된 방법은 실험을 통하여 증명하였다.
This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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