Localization is not only a fundamental problem in mobile robot but also key prerequisite for successful task accomplishment. However, there have been so many problems caused by the variety of environment and their dynamic characteristics.
In this dissertation, I propose a novel Stratified Localization and Mapping (S-LAM) based on a single catadioptric vision sensor and demonstrate the robustness and practicality in applying the algorithm to the navigation of mobile robot.
First, a novel SLAM algorithm, named PR-SLAM, is proposed. It solves the complexity problem arising in adopting a particle filter in SLAM. By partitioning the state and alternating the turns for the state update, the computational capacity required to process SLAM is reduced to scale linearly with the number of landmarks in the map. Second, the Colored Occupancy Map (COM) generation method is proposed, which compensates LRF with a single camera. Third, a robust global localization algorithm based on particle filter is proposed. These algorithms are unified and stratified in a single framework for the localization and mapping. In addition, I proposed a novel single camera catadioptric stereo vision system which expands the problem of localization and mapping of the proposed framework from two to three dimension.
Various experiments conducted on natural corridor environment which span 150m demonstrate the feasibility of the proposed algorithm. The experiments on the proposed single camera catadioptric stereo vision sensor show the accuracy of the 3D reconstruction and real-time performance which is very important for robotic applications.
이동로봇에 있어서 주변환경에 대한 자기 자세를 파악하는 것은 가장 기본적인 문제이면서 성공적인 임무 수행의 선결과제이지만 주위 환경의 다양성 및 동적 특성들로 인하여 해결하여야 할 여러 가지 문제점을 가지고 있다.
본 논문에서 전방향 시각센서를 이용하여 이동로봇의 자기위치 인식과 지도 작성에 대한 새로운 단계적 방법론을 제안하고 실제 로봇의 자율 주행에 적용하여 강인성 및 실용성 측면에서의 그 가능성을 보였다.
기존 연구의 한계로 인식되어온 고차원에서의 입자필터(Particle Filter)의 적용을 가능하게 하여 강인성을 증대시킨 "PR-SLAM" 이라는 방법을 개발하였으며 전방향 비전센서에 기반한 지도 작성 및 자기위치 추정에 관한 통합된 구조를 제시하였다. 또한 지금까지 2차원 지도 작성에 머물렀던 기존 연구의 한계성을 새로운 개념의 전방향 단안 입체 카메라를 제안함으로써 이러한 문제를 그대로 3차원으로 확장시킬 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 복도 환경에서 약 150미터의 거리를 주행함으로써 자기위치 추정 및 지도 작성이 동시에 성공적으로 수행 가능함을 보였으며, 실내 환경하에서 제안된 전방향 단안 입체 카메라를 통한 3차원 복원의 정밀도와 실시간성을 실험을 통하여 보였다.
