Recently, the keywords autonomous driving and UAV(Unmanned Aerial Vehicle) represent tendency of robotics industry. Many products which have autonomous systems are produced by many start-up companies and major companies. The trend also affects lawn mower industry. According to the trend about comfortability to machine and population aging, demands of automatic lawn mower is increasing. In this context, we present an automatic lawn mower system capable of estimating its poses using both a monocular camera equipped on the robot and an external camera observing the environment where the robot moves. However, pose estimation of the robot on the lawn is challenging. because the lawn have few structures and feature points which cannot be robustly tracked. In order to solve this problem, we utilize an external camera for robot pose estimation by detecting marker on the robot. Finally, we integrate robot poses based on estimates obtained by the on-board camera and the external camera using graph optimization. We demonstrate the performance of the proposed method using real data obtained by a synchronized multi-camera system implemented through the wireless network communication.
최근 자율주행자동차, 무인기 등 산업 전반에 자동화 시스템의 바람이 불고있다. 많은 자동화 제품들이 신생기업, 대기업에서 쏟아져 나오고 있다. 이러한 경향성에 맞춰 잔디깎이 시장도 마찬 가지로 자동화의 편리함의 경향성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자동 잔디깎이 시스템을 로봇에 장착된 카메라와 잔디밭 전체를 보는 외부 감시카메라를 이용해 새로운 시스템을 제안한다. 잔디밭에서의 카메라를 통한 위치 추정은 잔디밭의 3차원 구조물이 없는 점, 추적할 수 있는 특징 점이 적은 성질 때문에 오동작을 많이 일으킨다. 본 논문에서는 제안한 시스템으로 로봇에 장착된 카메라에서의 자세와 외부 감시카메라에서의 로봇 자세를 융합하여 최적화된 자세를 도출한다. 무선 네트워크로 동기화된 실험 영상을 취득하였고, 실시된 실험을 통해 제안한 방법의 정량적 평가와 우수성을 입증한다.
