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환경 인지센서에서 감지된 데이터 분석을 통해 추출된 기하학적 특징을 갖는 라인을 추출하여 현재 위치를 측정하는 제 1 위치 측정부와,레이저 거리 측정기(Laser Range Finder), 엔코더(Encoder), 자이로스코프(Gyroscope) 중 적어도 하나의 센서에서 감지된 데이터를 확률론적 방법을 이용하여 모바일 로봇의 주행 데이터 분석하여 현재 위치를 측정하는 제 2 위치 측정부와,상기 레이저 거리 측정기를 이용하여 판별된 주행 중인 모바일 로봇 주변의 동적 장애물을 이용하여 맵 환경에서 변경된 정적 장애물을 확인하는 장애물 판별부와,상기 장애물 판별부에서 확인된 정적 장애물을 기반으로 후보 특징점을 검출한 후, 상기 제 1 위치 측정부 및 제 2 위치 측정부에서 측정되는 현재 위치를 이용하여 후보 특징점의 위치 정보에서 현재 특징점을 추출하는 특징점 추출부와,기존의 맵과 상기 특징점 추출부에서 추출된 현재 특징점 간의 맵핑을 수행하여 맵을 생성하는 특징점 매핑부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하고,이때, 상기 특징점 추출부에서 추출되는 특징점은 위치와 각도를 의미하며, 상기 각도는 특징점 집합의 중심을 기준으로 각 특징점이 회전된 각도인 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 특징점 매핑부는 모바일 로봇을 기준으로 좌측과 우측을 분할하여 모바일 로봇이 회전 시 중복되는 특징점을 제거하는 제 1 제거부와,모바일 로봇을 기준으로 360도 회전 시 중복되는 특징점을 제거하는 제 2 제거부와,상기 제 1 제거부 및 제 2 제거부에서 제거된 특징점을 합쳐서 특징점 간의 맵핑을 수행하는 맵핑부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 장치
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(A) 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용하여 모바일 로봇의 주행 데이터를 분석하여 모바일 로봇의 현재 위치를 측정하는 단계와,(B) 레이저 거리 측정기를 이용하여 판별된 주행 중인 모바일 로봇 주변의 동적 장애물을 이용하여 맵 환경에서 변경된 정적 장애물을 기반으로 후보 특징점을 검출하고, 상기 측정되는 현재 위치를 이용하여 상기 검출된 후보 특징점의 위치 정보에서 현재 특징점을 생성하는 단계와,(C) 특징점 매핑부를 통해 기존의 맵과 상기 생성된 현재 특징점 간의 맵핑을 수행하여 기존의 특징점 재배치 또는 새로운 특징점을 추가하여 맵을 생성하는 단계를 포함하여 이루어지고,이때, 상기 (B) 단계는(B1) 0~180도를 1도 간격으로 181개의 후보 특징점 위치 정보를 추출하는 단계와,(B2) 상기 후보 특징점 위치 정보 중 연속되는 1, 2번 데이터 추가하는 단계와,(B3) 초기 i 값을 3으로 정의하고, i 값을 1씩 증가시키며 i 값이 181보다 같거나 클 때까지 다음 단계를 반복하는 단계와,(B4) 상기 i 값이 181보다 작으면, i, j, j-1 3점이 이루는 각도가 수직인지를 판단하는 단계와,(B5) 상기 (B4)의 판단결과 각도가 수직이면, i, j점의 거리가 5cm 이하인지를 측정하는 단계와,(B6) 상기 (B5)의 측정결과 i, j점의 거리가 5cm 이하이면, i, j점의 평균점을 j의 특징점으로 설정하고, i, j점의 거리가 5cm를 초과하면, i점을 특징점으로 추가하는 단계와,(B7) 상기 (B4)의 판단결과 각도가 수직이 아니면, i, j, j-1 3점이 이루는 각도가 수평인지를 판단하는 단계와,(B8) 상기 (B7)의 판단결과 각도가 수평이면, j점 정보를 i점으로 갱신하는 단계와,(B9) 상기 (B7)의 판단결과 각도가 수평이 아니면, i, j점의 거리가 5cm 이상 차이가 발생하는지 측정하는 단계와,(B10) 상기 (B9)의 측정결과 i, j점의 거리가 5cm 이상이면, 임의의 수직점을 추가한 후, 추가된 수직점을 i점으로 하여 특징점으로 추가하고, 측정결과 i, j점의 거리가 5cm 미만이면, i점을 특징점으로 바로 추가하는 단계를 포함하여 이루어지며, 이때, 상기 i 는 현재 특징점으로 추출을 할지 말지를 결정할 점을 의미하는 인덱스를 나타내고, 상기 j는 후보 특징점 위치 정보 중 추가된 1번 데이터이고, 상기 j-1은 후보 특징점 위치 정보 중 추가된 2번 데이터인 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 (A) 단계에서 상기 기하학적 특징 및 확률론적 기법을 이용한 모바일 로봇의 주행 데이터의 분석은 제 1 위치 측정부를 통해 환경 인지센서에서 감지된 데이터 분석을 통해 추출된 기하학적 특징을 갖는 라인을 추출하는 단계와,제 2 위치 측정부를 통해 레이저 거리 측정기(Laser Range Finder), 엔코더(Encoder), 자이로스코프(Gyroscope)의 센서 중 적어도 하나에서 감지된 데이터를 기반으로 모바일 로봇의 운동 방정식에 의한 좌표를 확률론적 방법을 이용하여 분석하여 모바일 로봇의 현재 위치를 측정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 (B4) 단계에서 수직의 판별은 90-T 003c# 003c# 90+T 일 때, 수직으로 판단하며, 이때, 상기 는 이동 로봇의 전방을 향하는 방향각이며, 상기 T는 미리 정의되는 여유 오류각인 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 (B7) 단계에서 수평의 판별은 || 003c# T 일 때, 수평으로 판별하며, 이때, 상기 는 이동 로봇의 전방을 향하는 방향각이고, 상기 T는 미리 정의되는 여유 오류각인 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 (C) 단계는(C1) 생성된 현재 특징점의 1번 프레임을 기존의 맵과 맵핑을 수행하는 단계와,(C2) 기존의 맵과 현재 프레임을 서로 비교하여 유사한 정보를 검색하는 단계와,(C3) 상기 (C2)의 검색결과, 유사한 정보가 검색되지 않으면 기존의 맵 정보에 진행 방향에 따라 현재 프레임을 추가하는 단계와,(C4) 상기 (C2)의 검색결과 유사한 정보로 검색되면, 기존의 맵 인덱스(I)가 기존의 맵 특징점 개수(Size1)보다 작거나(I003c#Size1) 또는 현재 프레임 인덱스(J)가 현재 프레임 특징점 개수(Size2)보다 작은지(J003c#Size2)를 판단하는 단계와,(C5) 상기 (C4)의 판단결과, 기존의 맵 인덱스(I)가 기존의 맵 특징점 개수(Size1)보다 작거나(I003c#Size1) 또는 현재 프레임 인덱스(J)가 현재 프레임 특징점 개수(Size2)보다 작은것(J003c#Size2)으로 판단되면, 새로운 맵 정보의 진행방향에 따라서 기존의 맵 정보를 새로운 맵에 추가하거나 또는 현재 프레임 정보를 새로운 맵 정보에 추가하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 (C5) 단계는기존의 맵에서 직선상의 정보를 가지는 시작점과 끝점이 있으면 임의의 변수 A를 1로, 없으면 임의의 변수 A를 0으로 설정하는 단계와,현재의 프레임에서 직선상의 정보를 가지는 시작점과 끝점이 있으면 임의의 변수 B를 1로, 없으면 임의의 변수 B를 0으로 설정하는 단계와,상기 임의의 변수 A가 1이고, B가 1이면 끝점의 평균값을 새로운 맵 정보에 추가하고, 상기 임의의 변수 A가 1이고, B가 0이면 기존의 맵 점을 새로운 맵 정보에 추가하고, 상기 임의의 변수 A가 0이고, B가 0이면 현재 프레임 점을 새로운 맵 정보에 추가하고, 상기 임의의 변수 A가 0이고, B가 0이면 새로운 맵 정보에 추가하지 않는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 10 항에 있어서,||이 T보다 작으면 직선이고, ||이 T보다 크거나 같으면 직선이 아닌 것인 것을 특징으로 하며, 이때, 상기 는 현재점(t), 이전점(t-1), 이이전점(t-2)의 각도인 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 (C2) 단계에서 유사한 정보는 기준 1
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제 4 항에 있어서, 상기 (C) 단계는맵 생성 시 모바일 로봇을 기준으로 좌측과 우측을 분할해서 모바일 로봇이 360도 미만으로 회전 시 중복되는 특징점을 제거하는 단계와,맵 생성 시 모바일 로봇을 기준으로 모바일 로봇이 360도 회전한 경우에 중복되는 특징점을 제거하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 모바일 로봇이 360도 미만으로 회전 시 이동 로봇의 진행 방향에 따라서 겹치는 영역이 없는 경우는 좌측 또는 우측의 특징점을 제거하고, 겹치는 영역이 존재하는 경우는 합쳐서 중복되는 특징점을 제거하는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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제 13 항에 있어서,상기 모바일 로봇이 360도 회전한 경우에 중복되는 문제로 인해 특징점을 합칠 때, 시계 방향으로의 회전은 우측 특징점을 좌측 특징점으로 옮기고, 반시계 방향으로의 회전은 좌측 특징점을 우측 특징점으로 옮기는 것을 특징으로 하는 기하학적 특징과 확률론적 기법을 이용한 실내 지도 생성 방법
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