Recently, many researches have been conducted on mobile robots that can replace people. Among them, this paper is a study on 3D environment exploration using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). It is important factor to quickly identify unknown areas as free areas or occupied areas in the exploration. For example, when applied to rescue and disaster environments, the robot have to find survivors in a short time. The proposed method is divided into local exploration and global exploration. In the case of local exploration, the robot generates the next position candidate to go, and then determines the next position through the gain function. The gain function is based on unknown region information, robot direction, and feature point. In the case of global exploration, the next position is selected from the previous location through the tree structure and the multi-layer frontier area. Also, by using Visual-Inertial Odometry (VIO), the robot can perform localization and exploration. The proposed method is compared with other exploration method in simulation environment.
최근 사람을 대체할 수 있는 이동로봇에 관련된 연구가 많이 진행되고 있다. 그중에서 본 논문은 무인기를 활용한 3차원 환경 탐사에 대한 연구이다. 탐사는 미지의 영역을 자유 영역 또는 점유 영역으로 신속하게 파악하는 것을 중요한 요소로 두고 있다. 예를 들어, 구조 및 재난 환경 등에 적용되는 경우, 생존자를 최단 시간 내에 찾아야 하기 때문이다. 제안하는 탐사 방법은 지역 탐사와 전역 탐사로 구분된다. 지역 탐사의 경우, 로봇이 가야할 다음 위치 후보군을 생성한 후, 게인 함수 (gain function)를 통해 다음 위치를 결정한다. 게인 함수 (gain function)는 미지 영역 정보, 로봇의 방향, 그리고 특징점을 기반으로 구성된다. 전역 탐사의 경우, 지나온 위치를 트리 구조로 가지고 있고, 트리 구조와 다중 레이어 프론티어 (multi-layer frontier) 영역을 통해 이전 위치 후보군 중에서 다음 위치를 선정하고 경로를 생성한다. 또한, 영상관성 오도메트리 (Visual-Inertial Odometry, VIO)를 적용하여 로봇이 위치인식을 하면서 탐사를 진행할 수 있게 한다. 제안된 방법은 시뮬레이션 환경에서 기존의 탐사 방식과 비교하여 성능 평가를 진행한다.
