Applications of autonomous navigation are being expanded as robotic technology develops, and thereby importance of SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) is also being magnified. Research on 2D SLAM has already been carried out successfully, and in recent years 3D SLAM is also actively being studied.
In this paper, fast and cost-effective 3D map building method using tilted 2D LRF (Laser Range Finder) is presented. 3D map under the scope of this research consists of vertical/horizontal planar polygons (which are dominant features in urban building environments) and pose of a mobile robot is considered to have 3 degrees of freedom(x, y, \Theta). From LRF scan data, line segments are successively extracted as a mobile robot moves. And these successive line segments are divided into groups from which vertical/horizontal planar polygons are extracted. To form groups of line segments and add new line segments to vertical/horizontal planar polygons, fast scan data matching algorithm using “expected line segment” concept is proposed. For localization of a mobile robot, the existing localization algorithm [5] used for 2D SLAM is extended to perform 3D SLAM. To construct boundary of vertical/horizontal planes, polygon generation method is also suggested. Finally, by the simulation and experiment result, the proposed map building algorithm is validated.
로봇 기술이 발전함에 따라 자율주행의 응용분야가 점차 확대되고 있으며, 이로 인해 동시적 위치 추정 및 지도제작의 중요성 또한 부각되고 있다. 동시적 위치 추정 및 2차원 지도제작에 대한 연구는 이미 성공적으로 많이 이루어졌으며, 최근에는 동시적 위치 추정 및 3차원 지도제작에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다.
본 논문에서는 기울어진 2차원 레이저 거리계를 이용하여 빠르고 비용 효율이 높은 3차원 지도제작 방법을 제안한다. 본 연구에서 제작되는 3차원 지도는 도심 건물 환경에서 쉽게 볼 수 있는 수직/수평 다각평면을 구성요소로 하고, 이동 로봇의 자세는 3개의 자유도만을 고려하였다. 로봇이 이동하면서 획득하는 레이저 거리계 스캔 데이터로부터 연속적으로 선분들을 추출한다. 그리고 이렇게 연속적으로 추출된 선분들을 그룹으로 나누며, 이 그룹들로부터 수직/수평 다각평면들이 추출된다. 그룹을 형성하고 새롭게 추출되는 선분들을 수직/수평 다각평면들에 추가하기 위하여, “예측 선분”이라는 개념을 이용하여 빠르게 스캔 데이터를 매칭하는 방법을 제안하였다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위하여 기존의 동시적 위치 추정 및 2차원 지도제작에서 사용되었던 위치 추정 방법[5]을 3차원 지도제작에 적용하였다. 그리고 수직/수평 평면의 경계를 구성하기 위하여 다각형을 생성하는 방법 또한 제안하였다. 마지막으로 시뮬레이션과 실험 결과를 통하여, 지도제작 알고리즘의 유효성을 검증하였다.