대칭모형 기반 SLAM : M-SLAM

오정석; 심귀보

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오정석 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제4호

발행연도: 2010.8

수록면: 463 - 468 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

대칭모형 기반 SLAM : M-SLAM

오정석 , 심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2010.08 학술저널

대칭모형 기반 SLAM [M-SLAM]

오정석 , 심귀보 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2010.05 학술대회자료

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미지의 영역에서 작업을 수행하고자 하는 이동로봇은 주변의 지도가 없을 뿐만 아니라 자신의 위치도 알 수 없다. 이러한 환경의 극복을 위해 가장 많이 쓰이는 방법이 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이다. SLAM 분야에서 가장 많이 쓰이는 방법은 EKF (Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM이다. 최적의 센서 융합 기법이지만 odometeric error 등을 보상하기 위해서는 복잡한 과정이 점차 증가하게 된다. 사람은 SLAM 방식을 이용하여 낯선 장소에서 마음속의 지도를 쉽게 작성하지만 로봇의 경우 SLAM을 수행하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다는 단점이 생기는 것이다. 이러한 단점의 보완을 위하여 본 논문에서는 대칭모형 SLAM(M-SLAM)을 제안한다. M-SLAM은 대칭에 사용할 모형을 미리 정하고 센서로 받아들인 데이터를 모형과 비교하여 대칭된 모형을 맵에 적용시켜서 작업의 양을 줄이는 방법이다. M-SLAM은 적은 특징점을 이용하여 선택된 대칭 도형과의 유사성 판별을 이용하는 방법이므로 특징점이 적은 거리센서에 사용하기 적합한 특성을 가지고 있다고 할 수 있다. 특징점이 적어도 된다는 장점은 SLAM의 시간을 크게 줄여 줄 수 있다.

#SLAM 알고리즘 #대칭모형 #센서 #이동 로봇 #SLAM #Symmetrical Model #Sensor #Mobile Robot

참고문헌 (11)

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1. [학술지(정기간행물)] - H. Durrant-Whyte / 2006 / Simultaneous localization and mapping : Part I / IEEE Robotics & Automation Magazine 13 : 99 ~ 110

2. [학술대회논문] - M. Montemerlo / 2002 / FastSLAM: a factored solution to the simultaneous localization and mapping problem / Proc. of the National Conference on Artificial Intelligence : 593 ~ 598

3. [학술대회논문] - R. Martinez-Cantin / 2005 / Unscented SLAM for Large-Scale Outdoor Environments / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and System : 3427 ~ 3432

4. [학술대회논문] - M. Montemerlo / 2003 / Simultaneous Localization and Mapping with Unknown Data Association Using FastSLAM / Proc. of the 2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation : 1985 ~ 1991

5. [학술지(정기간행물)] - J. E. Guivant / 2001 / Optimization of the Simultaneous Localization and Map-Building Algorithm for Real-Time Implementation / IEEE Transactions on Robotics and Automation 17 (3) : 242 ~ 256

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