An important and challenging research issue associated with mobile robot navigation is simultaneous localization and map building (SLAM), which means that the mobile robot could estimate its poses in the environment without external information, and simultaneously build the map of the environment. Various kinds of methods such as odometry measurement and landmark matching, laser range image matching and scale invariant feature (SIFT) based algorithm have already been proposed to solve this kind of research problems, but they suffer from inevitable drawbacks. For example, range image matching may suffer from local minimum problem and thus can not get a good location estimation sometimes, and SIFT algorithm can not work if few SIFT intensity features exist in the environment. Furthermore, the map built by laser range image matching is not good for localization when the robot returns to the map built by itself, and the map built by SIFT could not be used for obstacle avoidance and next view generation. To solve these problems, in this paper, we first proposed a method of using Laser Structured Light Sensor for mobile robot SLAM based on the improved trimmed iterative closest point algorithm. To this end, we propose a sensor fusion method, which makes use of both the laser range information and SIFT features information for SLAM. Through a series of experiments, the proposed method is tested and evaluated.
모바일 로봇의 네비게이션과 관련된 중요하고 도전적인 연구과제는 동시 위치 측정(Simultaneous Localization)과 맵 빌딩(SLAM)이다. 이는 모바일 로봇이 외부의 정보없이 임의의 환경에서 그 자세를 예측할 수 있고 동시에 주변 환경 맵을 생성 수 있는 것을 의미한다. 오도메트리 측정, 랜드마크 매칭, 레이저 레인지 이미지 매칭, 그리고 시프트(Scale Invariant Feature) 기반 알고리즘 등과 같은 다양한 종류의 방법들이 이 종류의 연구 문제를 해결하기 위해 제안되어왔지만 각 방법마다 장애 요소들을 피할 수 없었다. 예를 들어 레인지 이미지 매칭은 로컬 미니멈 문제를 해결할 수 없어 매번 최상의 위치 추정 결과를 보장하지 못한다. 또 시프트 알고리즘은 주위 환경 내에 시프트 인텐시티 특성이 몇 가지 밖에 없을 경우 그 작동을 충분히 하지 못한다. 게다가 레이저 레인지 이미지 매칭의 경우 로봇 자신이 만든 맵으로 돌아왔을 때, 이 방법으로 만들어진 맵은 좋은 위치 측정 결과를 주지 못한다. 또한 시프트에 의한 맵은 장애물 회피와 넥스트 뷰 생성에 쓰일 수 없었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 개선된 Trimmed Iterative Closest Point 알고리즘을 기반하는 모바일 로봇 SLAM에 대하여 레이저 스트럭쳐드 라이트 센서를 이용하는 방법을 이 논문에서 처음으로 제안한다. 끝으로 레이저 레인지 정보와 SIFT 특성을 둘 다 사용하는 센서 퓨젼 방법이 제안된다. 일련의 실험을 통하여 여기 제안된 방법들이 테스트되어 지고 평가된다.
