In recent year, An interest about the unmanned vehicles is increasing, and a related research has been actively researched. Application systems using a partial element of technologies are commercialized. The information about surrounding environment should be able to use effectively in order to perform a given task such as robot navigation, path planning, and obstacle avoidance. The perception of obstacles and free space is essential for autonomous robots. The reliable detection of dynamic objects is one of the most challenging tasks for application of mobile robots. The purpose of this research is environment perception for an autono-mous mobile robot using stereo images. Especially, a major field of study is perception and state estimation of dynamic objects. The proposed system is decomposed into four steps: 3D reconstruction with spatial filtering, object extraction using a geometrical feature, object grid clustering. A framework of the dynamic state estimation based on the object grid cluster has been developed in this research. By using this framework, the dynamic state estimation becomes robust. To evaluate an ability of the proposed methods, computational time and classification rate are analyzed.
최근 무인자동차에 대한 관심과 연구가 활발히 진행되고 있으며, 부분적인 요소기술들을 이용한 응용시스템의 상용화가 이루어지고 있다. 무인자동차와 같은 이동로봇이 주어진 임무를 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 정보를 효과적으로 이용할 수 있어야 한다. 이동로봇에게 요구되는 필수적인 기능의 하나는 물체를 검출하여 주행 가능한 공간을 파악하는 것이다. 이때 물체의 동적 상태를 추정하여 물체와의 정적, 동적 위치관계를 파악해야 한다.
본 논문은 카메라 센서를 이용하여 이동로봇의 자율주행을 위한 환경인식에 알고리즘을 제안한다. 특히 동적 물체를 검출하고, 물체의 동적 상태를 추정하는 것에 대하여 연구하였다.
기존 연구들은 2차원 투영영상을 이용하여 공간정보를 충분히 사용하지 못하는 단점이 있으며, 제한적인 물체만을 다루는 한계를 가지고 있다. 또한 투영영상의 셀을 기반으로 동적 상태를 추정하여 다중물체가 단일물체로 융합되거나 단일물체가 다중물체로 분할되는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 극복한 시스템을 구현하였다. 다양한 물체를 다루기 위하여 완전한 3차원 모델을 생성하였으며, 균일한 셀을 이용하여 광역모델링으로의 확장성을 보장하였다. 또한 물체단위의 동적 상태 추정을 통해 강인하고 정확한 시스템을 구현하였다.
스테레오 카메라에 의해 생성된 3차원 공간정보는 센서의 특성상 많은 잡음을 포함하고 있으며, 카메라의 특성에 의해 원근감 현상이 나타난다. 이러한 특성을 보상하여 3차원 공간정보를 필터링하는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 정보를 획득할 수 있다. 지면 위에 존재하는 모든 물체는 지면에 의해 하나로 연결되어 있으므로, 물체를 분리하기 위해서는 지면을 제거해야 한다. 지면을 분리하기 위하여 점군을 기하학적 특성에 따라 분류하고, 히스토그램을 이용하여 물체와 지면을 분류하였다. 분리된 물체는 3차원 공간의 위치 관계와 이미지 분할기법을 융합하여 개체단위로 군집화 하였으며, 독립된 개체에 대한 동적 상태 추정을 통해 복잡한 환경에 대한 강인한 시스템을 구현하였다.
