• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.415-418
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• 2007

가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2418-2420
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• 2002

이동로봇의 위치 추정은 센서로부터 획득한 외부 환경에 대한 측정값과 지도상에 주어진 외부 환경에 대한 정보를 비교하여 로봇의 현재위치를 추정하는 작업이다. 반면 지도 생성은 로봇의 위치정보와 외부 환경에 대한 센서의 측정값을 이용하여 외부 환경의 주요한 특징점 들의 위치 정보를 추정하는 작업이다. 따라서 정확한 위치 추정을 위해서는 정확한 지도 정보가 필요하며, 정확한 지도 생성을 위해서는 로봇의 위치를 정확히 파악하고 있어야 한다. 그러므로 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하는 작업은 상당히 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하기 위한 방법을 제시한다. 특히 부정확한 지도 정보를 고려한 위치 추정 방법과 부정확한 위치 정보를 고려한 지도 생성 방법에 대해 논의한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 불확실성을 고려하는 방법이 기존의 방법에 비해서 성능면에서 우수하다는 것을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.586-591
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• 2010

본 논문에서는 SURF와 Particle filter를 이용한 이동로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다음과 같다: 먼저, 이동 로봇의 위치를 찾기 위해 SURF 알고리증을 이용하여 카메라로부터 획득한 영상을 분석한다. 두 번째, 획득한 영상으로부터 이동로봇의 상대적인 위치를 알기 위해 이동로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값들을 기반으로 하여 이동 로봇의 위치를 추정하는데 있어서 오차를 줄이고자 위치 추정에 많이 사용되는 Particle filter를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.164-172
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• 2008

본 논문에서는 수동 RFID 환경에서 획득되는 위치 및 시간 정보를 이용하여, 태그가 배치된 노면을 주행하는 이동로봇의 위치를 효과적으로 추정하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 위치 추정 기법은 기존 연구에 비해 위치 추정 오차를 감소시키고 또한 초기 태그 배치 비용을 감소시키는 효과가 있다. 기본적으로 이동로봇이 일련의 직선 구간을 구간별로 일정한 속도로 주행하며, 또한 매 순간 이동로봇에 의해 감지되는 태그의 수는 한 개 이하라고 가정한다. 첫째, 이미 알려진 지점을 출발하여 정속 직선 주행하는 이동로봇의 속도 및 위치를 추정하는 알고리즘을 개발하는데, 이는 최초를 제외한 여타 구간의 경우에 유효하다. 다음, 최초 구간의 경우 출발 위치를 모르는 상태이므로, 이동로봇이 두 개 이상의 태그를 정속 직선 주행하도록 하여 이동로봇의 속도 및 위치를 추정한다. 마지막으로, 제작된 수동 RFID 위치 추정 시스템을 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안된 이동로봇 위치 추정 기법의 유효성 및 성능을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.85-86
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• 2008

로봇은 오도메터리 정보를 이용해 위치추정을 할 수 있다. 그러나 주행하는 동안 발생되는 슬립현상에 의해 오도메터러 정보만으로는 로봇의 정확한 위치추정을 할 수 없다. 정확한 위치추정을 위해서 관성센서를 이용하여 오도메터리 정보를 보정한 위치추정 방법이 있다. 실내 이동로봇에 적용하려면 관성센서는 소형이어야 하는데, 그에 따라 노이즈는 심해지고, 정확성도 낮아지는 문제가 있나. 그래서 현재까지는 이런 문제를 갖고 있는 관성센서를 실내 이동로봇의 위치추정의 정확성을 높이기 위해 비관성센서 또는 카메라 영상을 조합하는 연구들을 하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 관성센서 성능 실험과 시뮬레이션에 결론을 내리고 있어 실제 실험에 따른 정확성을 확인할 수 없다. 또한 최근 영상 SIFT 알고리즘을 적용한 SLAM 연구에서도 나타나는 문제는 이동로봇의 위치추정의 부정확성이다. 따라서 본 논문은 SLAM에서 문제가 되는 위치추정의 부정확성을 최소화하기 위해 자이로와 가속도계를 이용하여 정학한 위치추정을 하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.438-444
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• 2004

가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.497-502
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• 2010

실내 복잡한 환경에서 이동 로봇의 정확한 이동 동작과 작업의 정확도를 높이기 위해서는 보다 정확한 위치 및 방향 추정이 요구된다. 본 논문에서는 실내 환경에서 이동 로봇이 실내 GPS(iGPS) 정보와 이동속도를 기반으로 위치 및 진행 방향을 강인하게 추정하는 기법을 제안하였다. 초음파를 사용한 iGPS를 기반으로 하는 실내 위치 추정 시스템은 외부 잡음과 초음파 자체의 오차를 가지고 있다. 외부 잡음과 자체 오차 한계를 가지는 환경에서 강인한 위치 및 방향 추정 시스템을 구현하기 위해 로봇의 이동 속도와 취득된 위치 정보의 불확실성을 고려한 소속 함수를 활용하여 강인한 추정 시스템을 제안하였다. 제안된 추정방법은 센서의 개수와 다양한 위치 오차를 고려한 모의실험을 통해 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제15권2호
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• pp.17-25
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• 2009

본 고에서는 이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(Simultaneous Localizaton and Mapping;SLAM) 기술에 대하여 다룬다. 이동로봇의 SLAM을 위하여, 로봇과 랜드마크의 상태를 상태공간 영역에서 같이 기술하는 방법과 센서로부터 입력된 정보를 이용하여 로봇이 상태를 추정하는 기법을 소개한다. 실제 로봇을 통한 예제를 통하여 로봇의 상태와 특징점을 동시에 추정하는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1332-1337
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• 2006

이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.