• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.487-493
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• 2012

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 주변 환경에 대한 지도 작성과 자신의 위치를 인식하는 기법으로 주행 로봇 분야에서 널리 사용되고 있다. FastSLAM(A Factored Solution to the SLAM)은 파티클 필터와 확장형 칼만 필터를 기반으로 한 대표적인 SLAM 기법중의 하나이나, 재추출 단계에서 입자들의 다양성이 상실되는 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 적합도 공유기법을 사용하여 입자들의 다양성 상실에 관한 문제를 보완하는 방법을 제시하고, 기존의 기법들과 성능을 비교 및 분석한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.55-60
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• 2011

이동로봇의 동시 위치인식 및 지도작성 (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM) 에서 가장 기본이 되는 알고리즘은 확장 칼만 필터 SLAM(Extended Kalman Filter SLAM, EKF-SLAM)이다. 하지만 칼만 필터를 사용할 때, 시스템 설계자는 외부 입력에 대한 시스템적 특성과 외부 노이즈의 확률적 모델을 알고 있어야 하나, 실제 환경에서는 이를 정확히 파악할 수 없는 한계가 있다. 이에, 칼만 필터를 불확실성이 심한 실제 환경에 적용할 경우 내부 변수의 변화에 민감하게 반응하거나, 필터의 수학적 일관성이 지켜지지 않거나 또는 부정확한 상태 변수값을 추정하기도 한다. 이에 비해 $H_{\infty}$ 필터는 외부 모델에 대한 상세한 정보가 없을지라도 강인하게 상태를 예측할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 $H_{\infty}$ 필터의 특성이 이용로봇의 SLAM 알고리즘의 성능 향상에 도움이 될 것이라는 아이디어에 착안하여 $H_{\infty}$ 필터에 가번한 SLAM 알고리즘을 제안하고 이를 모의 실험에 적용해 보았다. 이를 통해 불확실성이 큰 환경에서는 제안된 알고리즘이 기존의 EKF-SLAM에 비해 다소 우수한 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권4호
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• pp.362-369
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• 2011

본 논문은 vSLAM 보조 통합항법시스템을 구현하고 비행 실험을 통해 성능 분석을 수행한다. 구현한 항법시스템은 GPS 위성의 가시환경에 제한이 있는 지역에서의 일시적인 GPS 신호 두절 발생시, INS 단독 항법 수행으로 인한 위치 오차 발산을 vSLAM 보정을 통해 지연시킬 수 있다. 전동 헬기에 통합 시스템을 탑재하여 비행 실험을 수행하였고, 획득한 비행 데이터 중 임의로 GPS 신호가 제거된 특정 구간에서 INS 단독 항법과 INS/vSLAM 통합 항법간의 위치 추정 성능 비교를 통해 통합 시스템의 성능을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.557-565
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• 2015

본 논문에서는 무인 쿼드콥터의 자율 비행 제어를 위해 기반이 되는 위치 인식을 위하여 EKF-SLAM 기반 위치추정 알고리즘을 제안하고 이를 쿼드콥터의 궤적 추종 제어에 적용하여 시뮬레이션을 통해 위치 추정의 성능과 이를 통한 궤적 추종의 결과를 검증하였다. 쿼드콥터의 EKF-SLAM 기반 위치 추정을 위해 쿼드콥터 비행 동역학 모델을 수립하고 이를 기반으로 EKF-SLAM의 운동 모델 및 관측 모델을 유도하였으며 궤적 추종을 위한 쿼드콥터의 수평제어와 자세제어를 위해 PD 제어기를 적용하였다. 본 논문에서는 다양한 궤적 및 랜드마크 환경에 대해 EKF-SLAM 기반 위치 추정 성능을 시뮬레이션함으로써 EKF-SLAM을 이용한 위치 추정 기반 궤적 추종 제어의 성능을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.637-644
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• 2019

본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드는 시간에 따른 로봇의 위치를 나타내며, 엣지는 노드들 사이의 구속 조건을 나타낸다. 구속 조건은 센서에 의한 측정값에 의해 결정된다. 일반 그래프 최적화는 구속 조건에 의해 결정되는 성능지표를 최적화하여 SLAM 문제를 해결한다. 실현된 일반 그래프 최적화 방법을 SLAM 방법의 성능 시험용으로 공개된 실험 데이터를 사용하여 검증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.227.1-230
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• 1998

본 연구에서는 기존의 SLAM에서는 불가능한 진폭과 위상 정보를 동시에 검출할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 설계 제작하여 SLAM을 구성하고 진폭과 위상영상을 복원하여 기존의 SALM 영상과 비교분석하였다. 실험을 위하여 동작주파수가 10MHz인 쿼드러춰 검출기를 제작하여 SLAM시스템을 구성하고 시편으로는 다른 패턴을 갖는 두 개의 층으로 이루어진 평면구조물을 알루미늄으로 가공하여 실험하였다. 실험결과 다층구조물에 대한 진폭과 위상 영상을 복원할 수 있었고 기존의 SLAM 영상과 비교하여 양호한 분해능과 콘트라스트를 나타냈으며 특히 기존의 방법으로는 얻을 수 없었던 위상영상을 얻을 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.97-104
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• 2009

Recently, simultaneous localization and mapping (SLAM) approaches employing Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) have shown good results. However, due to the usage of the accurate sensors, distinct particles which compensate one another are attenuated as the RBPF-SLAM continues. To avoid this particle depletion, we propose the strategic games to assign the particle's payoff which replaces the importance weight in the current RBPF-SLAM framework. From simulation works, we show that RBPF-SLAM with the strategic games is inconsistent in the pessimistic way, which is different from the existing optimistic RBPF-SLAM. In addition, first, the estimation errors with applying the strategic games are much less than those of the standard RBPF-SLAM, and second, the particle depletion is alleviated.

• 로봇학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.197-205
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• 2014

As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes 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 unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.

• 로봇학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.305-311
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• 2009

FastSLAM is a factored solution to SLAM problem using a Rao-Blackwellized particle filter. In this paper, we propose a practical FastSLAM implementation method using an infrared camera for indoor environments. The infrared camera is equipped on a Pioneer3 robot and looks upward direction to the ceiling which has infrared tags with the same height. The infrared tags are detected with theinfrared camera as measurements, and the Nearest Neighbor method is used to solve the unknown data association problem. The global map is successfully built and the robot pose is predicted in real time by the FastSLAM2.0 algorithm. The experiment result shows the accuracy and robustness of the proposed method in practical indoor environment.

• 로봇학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.205-211
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• 2020

In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.