An algorithm for 3D map building by kinect sensor is described in this paper. Plane segmentation is important information for mobile robots. The algorithm uses the definition of row plane which allows fast plane segmentation. From each row plane’s 3D point cloud, Line features are extracted by the bidirectional line segmentation. Using this method we can reduce calculation time and find plane from bumpy plane. With the proposed algorithm, we also segmented accurate plane. These algorithms are implemented for indoor. Finally, by the experiment result, the proposed algorithms are validated.
3차원 지도 구성에 대한 기존 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만 다수의 알고리즘들은 단점을 가지고 있다. 3차원 데이터에 의해 평면을 추출하는 것은 복잡한 영상처리에 오랜 연산시간이 소요되어 실시간 3차원 지도 구성에 어려움을 가지고 있다. 연산 시간을 감소하기 위해 샘플링을 통해 평면 추출을 하며 알고리즘을 수행할 때 마다 다른 3차원 지도가 구성되는 단점을 가지고 있다. 또한, 법선벡터를 이용한 평면 추출은 커튼과 같은 요철이 심한 부분이 설치되었을 경우 평면을 추출하지 못하는 경우가 발생하여 이동 로봇의 업무 수행에 위험함이 따를 수 있다. 또한 3차원 데이터에 의한 지도 구성이기 때문에 많은 메모리 사용된다.
본 논문에서는 실내에서의 이동 로봇의 환경인식을 위해 빠른 연산속도, 평면의 정확한 검출, 적은 메모리 사용의 목표로 연구를 수행한다. 영상 평면의 row와 렌즈 중심에 의해 형성되는 평면인 row plane을 이용하여 빠른 평면 추출이 가능하게 한다. 또한 양방향 선분 추출 알고리즘을 적용하여 벽면을 정확하게 추출한다. 추출된 벽면을 다각 평면으로 나타내어 메모리의 양을 줄이고, 추가 scan된 다각 평면과 merging하여 update된 다각 평면을 추출하여 3차원 지도를 구성한다. 마지막으로 실험을 통해서 알고리즘의 우수성을 제안한다.
