For the autonomous navigation of the mobile robot in an unknown environment, the robot has to build a map of the environment and know where it is in the map. The robot builds a map using features extracted from the environment. The features can be line segments, point features, and so on. Among these features, point features can be widely used for the various environments. And if just a single sensor to observe the features in the environment is used, the robot may get insufficient information about the environment depending on the characteristics of the sensor used. Therefore, it is advantageous for the robot to use the multiple sensors for the more accurate localization and map building.
This thesis suggests a sensor fusion method of laser range finder and omni-directional vision sensor for the simultaneous localization and map building. The robot observes the corner points in the environment as features using the laser range finder, and observes the SIFT features with high cornerness in the omni-directional image as features using the omnidirectional vision sensor. Based on FastSLAM framework with these observed features, Simultaneous localization and map building is performed. In this method, Feature initialization problem of the omnidirectional vision sensor is solved, and the redundancy of feature information is obtained. This is achieved by the complementary cooperation between the laser range finder and the omni-directional vision sensor. This algorithm shows the better result of simultaneous localization and map building compared with the case using the only laser range finder.
사전에 알지 못하는 환경에서의 이동 로봇의 자율 주행을 위해서 로봇은 그 환경의 지도를 생성하고 그 지도 안에서의 자신의 위치를 파악할 수 있어야 한다. 이 때, 로봇은 환경의 특징들을 이용해서 지도를 생성한다. 이 때, 이 환경의 특징들은 선 성분, 특징점 등등이 될 수 있다. 이런 환경의 특징들 가운데서 특징점은 다양한 환경에 대해서 사용될 수 있다. 한편, 환경에서의 특징점을 관찰하기 위해 오직 한 개의 센서만이 사용된다면, 로봇은 사용된 센서의 특징에 따라 환경에 대해 불충분한 정보를 얻을 수도 있다. 그러므로 여러 개의 센서를 사용하는 것이 더욱 정확한 로봇의 동시 위치 추정 및 지도 생성의 결과를 얻는데 유리하다.
본 논문에서는 이동 로봇의 동시 위치 추정 및 지도 생성을 위한 레이저 레인지 파인더와 전방향 시각 센서의 센서 융합 방법을 제안한다. 로봇은 레이저 레인지 파인더를 사용해서 환경에서의 모퉁이 점을 관찰한다. 그리고 전방향 시각 센서를 사용해서 전방향 영상에서의 높은 모퉁이 점 특성을 갖는 SIFT 특징점들을 관찰한다. 이렇게 관찰한 특징점들을 갖고 FastSLAM 알고리즘에 기반해 로봇의 동시 위치 추정 및 지도 생성이 이루어진다. 제안한 방법에서는 전방향 시각 센서만을 사용했을 때의 문제점인 특징점 초기화 문제가 해결된다. 그리고 특징점에 대한 여유 정보가 얻어지게 된다. 이것은 레이저 레인지 파인더와 전방향 시각 센서의 상호 보완적인 협력에 의해 이루어진다. 실제 실험 결과 제안한 방법을 통해 오직 레이저 레인지 파인더만 사용했을 때보다 더 정확한 결과를 얻었다.
