In this thesis, a mobile robot for outdoor terrain exploration is developed. The exploration of hazardous terrain requires the development of a locomotive mechanism adaptable to such terrain, a sensing system for obstacle avoidance and a localization and map building algorithm.
We designed a new wheeled mobile robot, the Robhaz 6-wheel, which uses four bar linkage mechanism that can adapt to hazardous terrains and building stairways without any active control. To obtain the geometrical information in front of robot, we install a stereo vision system. The most important process in the stereo vision is the stereo matching, because this process produces systematic errors at depth discontinuities including half occluded area and require significant computational power. To solve these problems, we identify the properties about these erroneous areas and carry out the error compensation process with an effective implementation by the help of SIMD(Single Instruction Multiple Data). To identify the position of robot and build an obstacle map in the outdoor field, vision-based SLAM(Simultaneous Localization And Map-building) for full DOFs of mobile robot was perform. To reduce the computational complexity, we applied CEKF(Compressed Extended Kalman Filter) to stereo images. In the CEKF SLAM, we divided features into two groups, active and inactive feature, by the gradient eigen value at the feature point.
Finally, to evaluate proposed mechanism and algorithms, we perform the outdoor exploration in the afternoon. The performance results of four linkage mechanism, 3D terrain perception, CEKF SLAM and obstacle map generation are presented.
본 논문에서는 야외 환경 탐사를 위한 주행 로봇 개발을 목표로 한다. 야외의 험지를 탐사하기 위해서는 험로 적응이 가능한 이동 기구부, 장애물 회피를 위한 지형 인식 센서와 주행 로봇의 위치 파악 및 지도 작성 기술을 요구한다.
이를 위하여 본 논문에서는 4절 링크로 이루어진 바퀴형 주행 로봇 Robahz-6W을 제작하였다. Robhaz-6W은 4절 링크가 가지는 1 자유도를 이용하여, 험지의 지형에 적응하여 이를 극복한다. 그리고 Robhaz-6W의 전방의 지형 정보를 획득하기 위하여 스테레오 비전을 사용하였다. 스테레오 비전에서 가장 중요한 과정은 두 영상의 스테레오 매칭이다. 이 과정은 많은 계산량으로 인하여 실시간 계산이 힘들고, 물체의 경계면에서 구조적인 오차가 발생이 된다. 본 논문에서는 병렬처리 기법을 이용하여 실시간 계산이 가능하게 하며, 구조적으로 발생 되는 이러한 오차를 줄이는 스테레오 매칭 방법을 제안한다. 또한, 야외 환경에서의 Robahz-6W의 위치를 파악하기 위하여 비전 기반 CEKF-SLAM(Compressed Extended Kalman Filter - Simultaneous Localization And Map building)을 제안하였다. CEKF를 이용함으로써 계산량을 줄여 실시간으로 Robahz-6W의 위치를 산출 할 수 있다. CEKF를 사용하기 위하여 영상의 특징점의 특성을 이용하여 두 그룹으로 나누어 주었다. 위의 3차원 지형 인식의 결과와 비전 기반 CEKF SLAM의 결과를 이용하여 장애물 지도를 작성한다.
최종적으로, 본 논문에서 제안된 이동 기구부 메커니즘과 실시간 지형 인식 및 Robahz-6W의 위치 산출 알고리즘의 성능을 실제 야외 환경에서 검증하였다.
