Recent years have witnessed considerable advancements in the development and applications of robotic technologies. In particular, unmanned underwater vehicles (UUVs) have increasingly been applied to various science and engineering applications. However, it is very challenging to autonomously operate UUVs in an underwater environment because the use of a global positioning system (GPS) is not possible. One approach to overcome this limitation is simultaneous localization and mapping (SLAM). In particular, as computer vision algorithms become more sophisticated, the information from vision sensors has been widely used in the context of SLAM. This method is called visual SLAM, and it utilizes the relative motion information between images.
This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost UUV equipped with a single monocular camera as the main measurement sensor. However, visual SLAM with monocular vision poses a variety of challenges when the relative motion is determined by matching a pair of images. Among the various challenges, this research focuses on the loop-closure problem, one of the most important issues in SLAM. Specifically, a robust loop-closure algorithm is proposed in this study to improve operational performance in terms of both navigation and mapping by efficiently reconstructing image matching edges.
To demonstrate and evaluate the effectiveness of the proposed loop-closure methodology, experimental datasets obtained in underwater environments are used, and the validity of the proposed algorithm is confirmed by a series of comparative results.
로봇 기술의 비약적인 발전과 함께 최근 다양한 분야에서 무인 수중 운동체의 활용이 본격화 되고 있다. 그러나, 수중에서는 근본적으로 GPS의 사용이 불가하므로 무인 수중 운동체를 자율적으로 운용하는 것은 매우 힘든 일이다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로, 무인 운동체의 항법 및 환경 맵핑 문제를 동시에 해결하고자 하는 SLAM 기법들이 무수히 제안되어 왔는데, 특히 컴퓨터 비전 알고리즘들의 지속적인 발전으로 영상 간의 상대적인 운동 정보를 추정하고 이를 SLAM 기법의 맥락에서 활용하는 영상기반 SLAM (비주얼 SLAM)이 최근에 많은 주목을 받아왔다.
본 학위논문은 비정형 해저면 환경에서 단안 카메라를 주요한 계측 센서로서 사용하는 저가형 무인 수중 운동체의 측위 및 맵핑 문제를 온라인으로 풀기 위한 비주얼 SLAM 알고리즘을 다룬다. 그러나 단안 카메라를 이용한 비주얼 SLAM의 경우, 영상들을 매칭하여 상대적인 모션 정보를 얻음에 있어 여러 가지 어려움이 있을 수 있다. 본 연구는 그러한 어려움들 중, SLAM에서 가장 중요한 문제 중 하나인 루프-폐쇄 문제에 초점을 둔다. 구체적으로, 본 연구에서는 루프-폐쇄를 수행할 때 사용되어야 할 영상들의 매칭 에지들이 정상적으로 구성되지 못할 때, 이들을 효과적으로 보존하여 활용함으로써 결과적으로 항법 및 맵핑 측면에서의 추정 성능을 향상시킬 수 있는 강인한 루프-폐쇄 알고리즘을 제안한다.
제안된 루프-폐쇄 방법의 효과를 입증하고 평가하기 위해, 수중 환경에서 획득된 실험적 데이터셋이 사용되고, 그 데이터셋을 기반으로 한 일련의 결과 비교를 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 확인한다.
