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RS-232 통신 방식으로 신호 및 데이터 송수신을 수행하는 Mysen-M 가속도 센서(111), 컨트롤러부(120)의 산업용 PC(122)와 이더넷(Ethernet)의 TCP/IP 인터 페이스를 통해 서로 통신을 수행하는 LMS-151 레이저 측정 시스템(112)을 포함하는 센서부(110)와;블루투스(Bluetooth) 통신으로 데이터 송수신을 수행하는 무선 키보드 마우스(121), 센서부(110)의 LMS-151 레이저 측정 시스템(112)과 이더넷(Ethernet)의 전송속도로 100Mbit를 사용하는 메인 컨트롤러인 산업용 PC(122), USB 인터페이스를 통해 상기 산업용 PC(122)와 연결되어 결과값과 공정 결과를 구현하여 사용자에게 모니터링을 제공하는 터치스크린 모니터(123)를 포함하는 컨트롤러부(120)와; 모터 드라이브 레프트(131a)와 AC 모터 레프트(131b)를 포함하는 제 1 액츄에이터(131), 모터 드라이브 라이트(132a)와 AC 모터 라이트(132b)를 포함하는 제 2 액츄에이터(132)로 구분되되, 메인 컨트롤러인 산업용 PC(122)로부터 아날로그 신호값과 논리값을 상기 모터 드라이브 레프트(131a)와 모터 드라이브 라이트(132a)가 수신하여 이 기준 값에 기반하여 AC 모터 레프트(131b)와 AC 모터 라이트(132b) 모터의 속도를 제어하게 되는 액츄에이터부(130)를 포함하는 구성으로 이루어진 자율주행 무인차량인 AGV(Automated Guided Vehicle: 100)를 포함하고,맵(map)이 알려지지 않은 환경 공간에 위치한 물체와 벽 부분 중에서 하나 이상 선택되는 것이되, 재관측 가능성, 개별적 구별 가능성, 주어진 환경의 미리 설정된 범위 내에서의 관측성, 고정성의 4가지 설정을 만족하는 랜드마크(200)를 지정하며,맵핑을 하기 위해 맵(map)이 알려지지 않은 미지의 공간에서 맵을 작성하는 것과 동시에 상기 AGV(100)의 현재 위치를 파악하여 결정하기 위해 SLAM 알고리즘을 이용하며, 상기 AGV(100)에 장착된 엔코더와 위치 인식을 위해 측정된 데이터간의 오차를 줄이기 위해 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter: EKF)에 의한 위치 예측법을 제어하고,상기 랜드마크(200)로 지정된 물체를 상기 LMS-151 레이저 측정 시스템(112)으로 측정하여 최초에 지정했던 랜드마크(200)를 인식하여 현재의 위치를 알 수 있도록 하기 위해 극값을 사용하여 정해놓은 크기의 물체를 인식하여 식별하는 방법으로, 랜드마크(200)를 통하여 벽과 랜드마크(200) 사이의 거리를 인식 및 계산할 수 있는 스파이크 랜드마크(Spike Landmark) 알고리즘에 의한 랜드마크(200) 인식을 수행하되, 상기 SLAM 알고리즘에 대한 수행시, 상기 LMS-151 레이저 측정 시스템(112)을 이용한 레이저 스캐너 빔(laser scanner beam: LSB) 조사에 의한 스파이크 랜드마크 방식에 의한 적어도 하나 이상의 랜드마크(200)를 탐색하는 "landmark detection"을 수행하여 초기의 랜드마크(200)를 측정하여 현재의 상기 AGV(100)의 위치를 파악한 후,탐색된 랜드마크(200)에 대한 위치 인식을 기반으로 "odometry drive"를 수행하되, 상기 AGV(100)의 컨트롤러부(120)가 LMS-151 레이저 측정 시스템(112)로부터 수신된 위치정보를 기반으로 엔코더를 사용하여 AGV(100)가 랜드마크(200)를 이용해 미리 설정된 목표 지점으로 움직이도록 액츄에이터부(130)를 구동하고,상기 액츄에이터부(130)의 구동에 따라 오도메트리 드라이브(odometry drive)가 완료된 지점에서의 "re-observing landmark(랜드마크 재관측)"을 수행하되, 엔코더를 이용하여 미리 설정된 목표 지점을 향해 움직인 위치에서 다시 한번 LMS-151 레이저 측정 시스템(112)의 레이저 스캐너로 랜드 마크(200)를 재탐색하여 랜드마크(100)의 위치와 AGV(100)의 위치에 대한 재파악을 수행한 후,재관측된 랜드마크(200)의 위치 인식에 따라 "find different position(다른 위치 탐지)"를 수행하고,레이저 스캐너 빔(laser scanner beam: LSB) 조사에 의한 스파이크 랜드마크 방식을 이용한 랜드마크 재관측에 의한 레이저 스캐너에 의한 AGV(100)의 위치와, 확장 칼만필터를 이용한 AGV(100)의 위치를 비교하여 실제 오차를 확인하고 줄이면서 맵과 자기 위치를 측정하는 "compare with laser sensor and odometry(레이저 스캐너와 오도메트리 비교)"를 수행하야 위치확인과 맵핑에 대한 동시적 수행인 SLM(Simultaneous Localization and Mapping)을 이용한 랜드마크 및 AGV(100)의 위치 인식 과정을 완료하는 레이저 스캐너를 이용한 위치인식 및 맵핑 시스템을 구비하여,AGV(100)가 이동하면서 엔코더값이 변화될 때, 상기 AGV(100)의 새로운 위치에서의 엔코더값 갱신을 수행하며, 랜드마크(200)를 상기 AGV(100)의 엔코더값이 갱신된 새로운 위치에서의 환경에서 추출하는 제 1 단계; 및AGV(100)가 이전에 관측된 랜드마크(200)의 위치와 상기 제 1 단계에 따른 새로운 위치에서 추출된 랜드마크(200)를 연결하여, 재관측된 랜드마크(200)를 확장 칼만필터(EKF)에 의한 위치 예측을 통해 상기 AGV(100)의 위치를 갱신하는 데 사용하며, 이전에 관측되지 못했던 랜드마크(200)를 추가시키는 제 2 단계; 를 포함하며, 상기 AGV(100)가 맵핑을 하기 위해 맵(map)이 알려지지 않은 미지의 공간에서 맵을 작성하는 것과 동시에 상기 AGV(100)의 현재 위치를 파악하여 결정하기 위해 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계에 의한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘을 이용하며, 상기 AGV(100)에 장착된 엔코더와 위치 인식을 위해 측정된 데이터간의 오차를 줄이기 위해 상기 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter: EKF)에 의한 위치 예측법을 제어하는 것을 특징으로 하는 레이저 스캐너를 이용한 위치인식 및 맵핑 시스템을 이용한 위치인식 방법
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